VS Code を使ってコードを編集する場合、設定モデルでは、ワークスペースルートフォルダの .vscode サブフォルダにある settings.json ファイルを使用して、一部の設定にフォルダ固有の値を指定できます。 ワークスペースのルートフォルダ内で作業している場合、ここで設定した値は個人設定の値よりも優先されます。

isfs-type ワークスペースを使用してサーバー上のネームスペースで直接操作している場合は、現在および将来のネームスペースごとに特別な .vscode フォルダをサポートするようにそのサーバーを構成しておく必要があります。 このフォルダはフォルダ固有のコードスニペットとデバッグ起動構成も提供できます。

この機能をセットアップしておくと、設定（またはスニペット、またはデバッグ構成）をサーバーに配置することで、そのサーバーで作業するすべての VS Code ユーザーがすぐにそれを使用できるようになるというメリットがあります。

たとえば、Deltanji ソース管理は、機能拡張を使って VS Code に統合されます。 サーバー側の設定ストレージを使用すれば、結果が設定に依存する場合に、特定のネームスペースに接続するすべての開発者が Deltanji 拡張機能から同じ結果を得ることができるようになります。

サーバーがネームスペースごとに .

我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

これを実現するにはさまざまな方法があります。たとえばCSVレコードマッパーを相互運用性プロダクションで使用したり csvgenのようなすばらしい OpenExchange アプリケーションを使用することもできます。

今回、外部テーブルを使用します。これは物理的に別の場所に保存されているデータをIRIS SQLで統合する非常に便利な機能です。

まずは外部サーバ(Foreign Server)を作成します。

CREATE FOREIGN SERVER dataset FOREIGN DATA WRAPPER CSV HOST '/app/data/'

その上でCSVファイルに接続する外部テーブルを作成します。

CREATE FOREIGN TABLE dataset.Recipes (
  CREATEDDATE DATE,
  NUMCOMMENTS INTEGER,
  TITLE VARCHAR,
  USERNAME VARCHAR,
  COMMENT VARCHAR,
  NUMCHAR INTEGER
) SERVER dataset FILE 'Recipes.csv' USING
{
  "from": {
    "file": {
       "skip": 1
    }
  }
}

人工知能は、命令によってテキストから画像を生成したり、単純な指示によって物語を差作成したりすることだけに限られていません。

多様な写真を作成したり、既存の写真に特殊な背景を含めたりすることもできます。

また、話者の言語や速度に関係なく、音声のトランスクリプションを取得することも可能です。

では、ファイル管理の仕組みを調べてみましょう。

皆さんもご存知のように、人工知能の世界はもう生活の中に存在しており、誰もが利用従っています。

多数のプラットフォームが、無料、サブスクリプション、または非公開の形式で、人工知能サービスを提供していますが、 コンピューティングの世界で「話題」となったことから、特に注目されているサービスは OpenAI です。最も有名な ChatGPT および DALL-E が主な原因と言えます。

https://thegradient.pub/gpt2-and-the-nature-of-intelligence/

ここで、明白に進化をみることができます！ GPT-3（2020 年）は、達成したいことを示した十分な入力を使ってトレーニングする必要がありましたが、現行の GPT-4 バージョンでは自然言語を使用することができるため、入力をより簡単に提供することができます。 これで、命令の意図を理解するだけでなく、それ自体が話している内容を理解している「ように見えます」。

現在は、Gary Marcus が 2020 年に GPT-2 用に作成した同じ例を使用した場合、期待どおりの結果を得られます。

OpenAI は現在、驚くほどの速さで大幅に進化した一連のツールを提供しており、適切に組み合わせれば、以前よりも効率的な結果をはるかに簡単に得ることができます。

大規模言語モデル（OpenAI の GPT-4 など）の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索（検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください）、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

この記事では、IRIS テーブルに挿入するレコードに自動的にキーワードを割り当てる単純なデータタグ付けアプリケーションの構築を通じて、IRIS の Embedded Python 機能を使って、Python OpenAI ライブラリに直接インターフェース接続する方法をご紹介します。 これらのキーワードをデータの検索と分類だけでなく、データ分析の目的に使用できるる単純なデータタグ付けアプリケーションを構築します。ユースケースの例として、製品の顧客レビューを使用します。

要件

• IRIS の実行インスタンス
• OpenAPI API キー（こちらで作成できます）
• 構成済みの開発環境（この記事では VS Code を使用します）

Review クラス

顧客レビューのデータモデルを定義する ObjectScript クラスの作成から始めましょう。

ローコードへの挑戦

こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？

免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。

ステップ 1 - データモデルの定義

クリーンなネームスペースを新規に定義することから始めましょう。CODE と DATA データベースを使用します。

バージョン 2023.3（InterSystems IRIS for Health）の新機能は、FHIR プロファイル基準の検証を実行する機能です。

（）

この記事では、この機能の基本的な概要を説明します。

FHIR が重要な場合は、この新機能を絶対にお試しになることをお勧めします。このままお読みください。

この記事では、FHIR を理解し、FHIR アーティファクトを使用するアプリケーションを開発できるようにするために clinFHIR アプリケーションを使用する方法を説明しています。 FHIR の紹介を意図したものではなく、学習 / 開発の過程で clinFHIR がどのように役立てられるかを説明しています。 相応に概要レベルでの説明となっています。その他の情報は、特に私の個人ブログで提供しています。

FHIR を使用している方は、FHIR チャットに参加することをお勧めしています。ほとんどのエキスパートが参加しているため、FHIR コミュニティに質問するのに最適な手段です。 また、アプリ固有の質問には clinfhir ストリームもあります。

まずは、背景から少し説明します。

10 年前に初めて FHIR を開発していた頃、FHIR が一体何であるかを可視化できる必要性があることが明確になりました。 リソースとは何か、どのように使用して特定のユースケースを表現できるのか、用語はどのように機能するのかといったことです。 これは特に、臨床分野のオーディエンスにおいて必要であったため、「clinical FHIR」を短縮して「clinFHIR」という名前になりました。

それ以来、clinFHIR は FHIR の数々のバージョンを重ね、モジュールの追加や削除を繰り返し進化してきました。

はじめに

InterSystems は先日、Visual Studio Code（VSC）IDE 用の拡張機能は InterSystems Studio に比べてより優れたエクスペリエンスを提供するという考えから、VSC IDE 用の拡張機能を独占的に開発するためにバージョン 2023.2 より InterSystems Studio のサポートを終了すると発表しました。それ以来、VSC に切り替えた開発者や、VSC を使用し始めた開発者が大勢います。 VSC には Studio のような出力パネルがなく、InterSystems が開発したプラグインをダウンロードする以外に IRIS ターミナルを開く統合機能もないため、多くの人は演算を実行する際にターミナルの開き方に迷ったことでしょう。

概要

• はじめに 
• 解決策
  • 少なくとも IRIS 2020.1 または IRIS 2021.1.2 を使用するユーザー: Web ターミナルを使用
  • 少なくとも least IRIS 2023.2 を使用するユーザー: WebSocket ターミナルを使用
  • Docker ベースの IRIS を使用するユーザー
  • ローカルマシンでバージョン 2023.

コミュニティの皆さん、こんにちは！

この記事では、私の最新のアプリケーションである Journal File Indexer をご紹介します。 このアプリケーションの開発は、ポータルアイデアの DPI-I-270 に基づいています。

簡単に言えば、このアプリケーションではデータベースでログファイルを読み込んでインデックス作成できます。

製作理由

管理ポータルでログファイルの検索機能を使用したことがあるなら、タイムアウトエラーになったり、ページが空になったりしたことがあるのではないでしょうか。 この問題は通常、大規模なジャーナルファイルを検索する場合に発生します。 Journal File Indexer は、ファイルをデータベースに読み込んで、検索速度を大幅に高めることで、この問題を解決します。

復元プロセス中にはもう 1 つの問題が発生します。 ログファイルでグローバルエントリを検索し、古い値または新しい値を復元したくても、管理ポータルにはこの特定の機能がありません。 そのため、これを達成するにはルーチンをコーディングする必要があります。 Journal File Indexer を使うと、この復元機能を統合できます！

Hello, community!

IrisApiTester アプリを作成した後、それにもっと可能性があることに気付き、いくつか調整することで強力なコラボレーションツールになるのではないかと考えました。

そこで、以下の事について検討してみました。

• API コレクションをチーム全体で共有できるか？
• ユニットテストの実行に使用できるか？
• 統合テストにはメリットがあるか？
• CI/CD 継続的インテグレーションレイヤーを追加するとどうなるか？

可能な答えを考えた末、試してみることにしました。 作業を終えると、すべての回答が（ある程度）肯定であることがわかりました。 最終的には、この記事を書いて、この経験を皆さんと共有することに決めました。 知識の交換に役立ち、できればアプリケーションを一緒に改善していければと思います。

この記事は役に立つと思います。 新しいアプリケーションを検討するきっかけになるかもしれませんし、アジャイルな方法で実行できることを知らなかったテストを、このヒントでやっと実行できるようになることに気付くでしょう。

簡潔にするために、この記事を複数のセクションに分けています。 そのため、直接必要な箇所を読むことも、全文を読むこともできるように構成されています。

コミュニティの皆さん、こんにちは！

IrisApiTester の新しいバージョンを公開しました。以下のようないくつかの新機能が含まれています。

• 外部リポジトリ: コレクションのファイルをウェブページに手動でドラッグする代わりに、リポジトリ（GitHub または Bitbucket）のコレクションを使用できる機能を追加しました。
• プルして実行: リポジトリの変更を自動的にプルしてテストを実行する新しいエンドポイントを作成しました。
• ユニットテスト / 統合テスト: ユニットテストと統合テストで IrisApiTester を使用する例を追加しました。
• CI/CD: GitHub などのワークフローでコミットの完了ごとにコレクションのリポジトリの変更を自動的にプルし、テストを実行して Google Chat に結果を送信するための新しいエンドポイントを追加しました。

外部リポジトリ:

Postman のコレクションテストが格納される外部リポジトリを構成できるようになりました。

コミュニティの皆さん、こんにちは！

私の IRIS Api Tester というアプリで使用する Postman コレクションのテストを作成する方法を説明します。

Newman とは？

Newman は、Postman コレクションを拡張可能な方法で自動的に実行できるコマンドラインツールです。 Newman でテストを作成することで、API エンドポイントの信頼性と正確性を確実にすることができます。 この記事では、Postman で Newman のテストを作成する方法と開始に役立つ実用的な例を紹介します。

Postman コレクションを作成したら:

テストスクリプトを書き始めることができます。

Postman のテストは、Postman スクリプトサンドボックスを使って JavaScript で記述します。 テストスクリプトを作成するには、リクエストを開いて「Test」タブに移動します。 ここで、API レスポンスを評価してその正確さを検証するカスタム JavaScript コードを作成できます。

例 1: レスポンスのステータスコードを確認する:

pm.test("Status code is 200"function

例 2: レスポンスの特定のフィールドの有無を検証する:

pm.test(function

例 3: レスポンス時間を確認する:

pm.test(function

コミュニティの皆さん、こんにちは！！

Open Exchange に最新の「IRIS Api Tester」アプリケーションをアップロードしました。

InterSystems IRIS と Newman を使用した Docker プロジェクトで、素早く簡単に Postman コレクションをテストできます。

リポジトリをクローンするだけで、初期状態で使用できるようになっています: https://github.com/daniel-aguilar-garcia/irisapitester

docker-compose ファイルを実行します。

この URL をブラウザで開きます。

http://localhost:52773/csp/user/index.html

テストを Postman コレクションに追加します。

この例では、テストをコレクションの Test セクションに追加することでコレクションのすべてのエントリにグローバルテストを追加していますが、個別のテストを項目ごとに追加することもできます。

ここでは、リクエストのステータスコードが 200 になることをテストしています。ステータスコードが 200 でない場合には、レポートにエラーとして表示されます。

はじめに

InterSystems は、最新の CPU 命令セット拡張機能を活用するために、IRIS を最適化したいと考えています。製品のパフォーマンスに対しては素晴らしいことですが、CPU が新しい IRIS ビルドにサポートされるかを知るにはどうすればよいでしょうか。ここでは、CPU のマイクロアーキテクチャファミリと CPU の特定の命令セット拡張機能を知る方法について説明します。

DeepSee で階層を設計する場合、子メンバーに 1 つの親しか指定できません。 子が 2 つの親に対応する場合には、信頼性のない結果が得られることになります。 類似する 2 つのメンバーが存在する場合、そのキーがそれぞれ一意になるように変更する必要があります。 これが起きる場合とそれを回避する方法について、2 つの例を見ながら説明します。

例 1

（アメリカには）Boston と言う都市がある州がたくさんあります。 私のサンプルデータでは、Boston, MA（マサチューセッツ州ボストン）と Boston, NY（ニューヨーク州ボストン）のレコードがあります。 次元は次のように定義されています。

私の場合、City（都市）と State（州）は単純な文字列です。 キューブにビルドすると、"MA" と "NY" の2 つの州メンバー、"Boston" と "Boston" の 2 つの都市メンバーが得られます。 Boston が 1 つではなく 2 つあるのはなぜでしょうか。 メンバーには 2 つの親メンバーを指定できないため、親ごとに異なるメンバーを作成する必要があります。 残念ながら、1 つのキーが 2 つの異なるメンバーを持っているため、この時点で「不適切な階層」状態になっています。

これを修正するには、キーを一意にしなければなりません。

はじめに {#Webinar:ImplementingIntegrationswith.NetorJava-Introduction}

InterSystems IRIS 2020.1 には、Java または .NET で記述されたコンポーネントで IRIS 相互運用性プロダクションの開発を容易にする PEX（プロダクション拡張フレームワーク）が含まれています。

この PEX により、Java または .NET の知識を備える統合開発者は、InterSystems IRIS 相互運用性フレームワークの力、スケーラビリティ、および堅牢性を利用し、すぐに生産性を高めることができます。

IRIS 相互運用性フレームワークエキスパートに対し、PEX は既存の Java 言語または .NET 言語の外部コンポーネントとの統合を簡単にリッチ化することができます。

このチュートリアルでは、PEX を詳しく見ながら、.NET 開発者による PEX のはじめての使用を説明します。 コードは、https://github.com/es-comunidad-intersystems/webinar-PE にあります。

このチュートリアルは、https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?KEY=EPEX

開発者の皆さん、こんにちは！

多くの方が、Open Exchange と GitHub で InterSystems ObjectScript ライブラリを公開しています。

でも、開発者がプロジェクトの使用とコラボレーションを簡単に行えるようにするにはどうしていますか？

この記事では、ファイルの標準セットをリポジトリにコピーするだけで、ObjectScript プロジェクトを簡単に起動して作業する方法をご紹介します。

では始めましょう！

IRIS コンテナに VSCode を追加する

繰り返し利用できる開発環境をセットアップするには、環境用のコンテナを起動するのが最も簡単な方法の 1 つです。 素早く繰り返す際には、自分の開発コンテナ内に vscode インスタンスをホストするのが非常に便利なことが分かりました。 そこで、ブラウザベースの vscode を IRIS コンテナに追加するための簡易コンテナスクリプトを作成しました。 これは、ほとんどの 2021.1+ のコンテナで動作するはずです。 私のコードリポジトリはこちらにあります。

vscode を含み事前に接続された InterSystems IRIS コンテナ

概要

このプロジェクトでは、ホストされた（Web ベース）バージョンの vscode を同じコンテナ内で利用できる IRIS コンテナを作成します。 これには、以下が含まれます。

• 同じコンテナコードの編集
• コンテナの IRIS インスタンスへの事前接続
• 管理ポータルからのリンク
• コンテナによる IDE の自動起動

クイックスタート

1. ダウンロードするか、git clone https://github.com/nickmitchko/Hosting-vscode-in-a-container.git を実行します。

質問:

特定のフォルダ/ディレクトリにあるファイルをワイルドカード/フィルターによってリスト表示するにはどうすればよいか。

例えば、'C:\Temp' 内にあるすべての '*.txt' をリスト表示する場合です。

回答:

CACHE :

%Library.File の FileSet クラスクエリを使用できます。

以下に、これを使用したサンプルコードを示します（添付されています）。

run(pDir,pFileSpec)

      Set tRS=##class(%ResultSet).%New("%Library.File:FileSet")
      Set tSC=tRS.Execute(pDir,pFileSpec)

      Write "Name",?30,"Date Modified",?53,"Type",!
      Write "--------------------------------------------------------------------------",!

      While tRS.Next() {
            Write tRS.Get("Name"),?30,tRS.Get("DateModified"),?53,tRS.Get("Type"),!

      }

以下は、これを実行した例です。

前の記事 - AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化

この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。

似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。

Vue.js の録音データ

Vue.js アプリのボイスレコーダーは、完全にネイティブであり、Mediarecorder インターフェースを使って JavaScript で記述されています。 これは、アプリケーションを軽量に維持しながら、録音オプションを完全に制御できるようにすることを目的としています。 以下は、録音入力の開始と停止を行うスニペットです。

この記事では、EC2（ubuntu）に IAM をデプロイする手順を説明します。

IAM とは？

IAM は InterSystems API Manager です。
IAM の詳細については、以下のリンクをご覧ください。

IAM をデプロイする前に

API ホストのライセンスを確認する

ユーザー IAM を有効にする

IAM をデプロイする

参考情報 

以下のリンクからイメージをダウンロードする

以下のバージョンを PC にダウンロードしました。

イメージを EC2 にアップロードする

コマンド scp を使用して、イメージをクラウドにアップロードしています。

Docker と Docker Compose がインストールされていることを確認する

インストールされていない場合は、以下のリンクを参照してください。

 https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

イメージファイルを解凍する

tar zpxvf IAM-3.0.2.0-4.tar.gz

イメージを Docker に読み込む

sudo docker load -i iam_image.tar

iam-setup.sh を実行する

source ./iam-setup.sh  

ファイルを編集する: docker-compose.

開発者の皆さん
こんにちは。

この度、アイデアポータルで皆様から寄せられたアイデアの実施例を紹介する、全く新しいアナウンスを開始することになり、大変嬉しく思っております。このシリーズでは、現実世界のソリューションに生まれ変わった素晴らしいアイデアにスポットライトを当てます。

問題

あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが（FHIR など）、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。

動機

AI により、文書の検索が非常に強力になりました。 Chroma や Langchain のようなオープンソースツールを使用して、ベクトル埋め込みを保存して使用し、生成 AI API 全体でクエリを実行することで、ドキュメント上での質疑応答がかつてないほど簡単になっています。 より献身的に取り組む組織は、既存のドキュメントにインデックスを作成し、エンタープライズ用に微調整されたバージョンの GPT を構築しています。 GPT の現状に関する Andrej Karpathy の講演では、このトピックに関する素晴らしい概要が提供されています。

このプロジェクトは、医療関係者が文書を操作するあらゆるタッチポイントにおいて発生する摩擦を緩和する試みです。 医療関係者が情報を保管し、必要な情報を難なく検索できるように、入力と処理から保管と検索まで、IRIS FHIR と AI を活用しました。

ソリューション

医療関係者が音声メモを記録できるフルスタックのウェブアプリを構築しました。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

パート 1 では、すべてのパッケージ、使用されているライブラリ、および REST サービスについて説明しました。

次は、コンバーターサービスとバリデーターサービスについて詳しく説明したいと思います。

OpenAPI-Suite はデフォルトで、仕様バージョンが 3.0 未満である場合に HTTP リクエストを converter.swagger.io に送信し、別の HTTP リクエストを validator.swagger.io に送信して仕様ドキュメントの構造を単純化します。  

オンラインユーティリティの使用は便利ではありますが、場合によっては独自のコンバーターとバリデーターのインスタンスを使用する方が便利な場合もあります。  たとえば、OpenAPI-Suite が ObjectScript 開発者向けに組織のサーバーに提供されている場合、外部サービスへのリクエストを回避する方が好ましいことがあります（プライバシーやリクエストレートの制限を回避するため）。 

以下を実行してください。 

docker run -d -p 8085:8080 --name swagger-converter swaggerapi/swagger-converter:latest
docker run -d -p 8086:8080 --name swagger-validator-v2 swaggerapi/swagger-validator-v2:latest

コミュニティの皆さん、こんにちは！

InterSystems アイデアニュース第8号へようこそ！ここでは以下の内容が掲載されています。

Welcome to the 8th edition of the InterSystems Ideas news bulletin! Here's what you can expect from it:

​​​​✓ アイデアポータルの全ページを説明する新たなビデオ   

✓ 前回のニュース以降に実装されたアイデア

⏯ビデオ: 殿堂入り

コミュニティの皆さん、こんにちは！

DeepSee Web についてのパート 2 では、DSW のカスタマイズオプションについて説明します。  

カスタマイズには、ウィジェットのカスタマイズとダッシュボードパネルのカスタマイズの 2 種類があります。

開発者コミュニティ分析におけるダッシュボードのカスタマイズ例。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

私が作成した OpenAPI-Suite という最新のパッケージをご紹介します。これは、OpenAPI 仕様バージョン 3.0 から ObjectScript コードを生成するツールセットです。  簡単に言うと、これらのパッケージでは以下を行うことができます。

主流となっているソフトウェア開発手法では、必ずテスト専用の項目が用意されています。 これは、デリバリーの品質を持続的に達成する上では欠かせないアプローチです。

テストには、以下の 2 種類があります。

1. ホワイトボックステスト: これらは、ソースコードとアプリケーションの機能の品質を調べるテストです。 この種のテストには、以下のようなテストがあります。
   1. 静的解析: 静的解析ソリューションは、ソースコードの解析に使用されます（テスト時に機能は実行されません）。命名パターン、インデント、宣言された未使用の変数、コンポーネント間のインデックスの結合など、定義された条件が解析ソリューション内で評価されます。 一般に、開発環境内では、品質に問題のあるソースコードの行が指摘されるため、開発者は問題の解決に取り組むことができます。
   2. ユニットテスト: テストクラス（テストユニット）が作成されます。機能トピック（顧客の維持、トランザクションの収集など）ごとに 1 つのテストクラス（テストユニット）が作成され、テストスイート（一連のテストユニット）にまとめられます。アプリケーションモジュールごと（登録モジュール、販売モジュールなど）、またはアプリケーション全体に 1 つのスイートがあります。 一般に、検出された結果を含む HTML レポートが発行されます。

DeepSee BI ソリューションのユーザーインターフェース（UI）を配布するにはいくつかのオプションがあります。 最も一般的には以下の手法があります。

• ネイティブの DeepSee ダッシュボードを使用し、Zen で Web UI を取得して、Web アプリに配布する。
• DeepSee REST API を使用して、独自の UI ウィジェットとダッシュボードを取得・構築する。

最初の手法はコーディングを行わずに比較的素早く BI ダッシュボードを構築できるためお勧めですが、事前設定のウィジェットライブラリに限られます。これを拡張することはできますが、大きな開発の手間がかかります。

2 つ目の手法には、任意の総合 js フレームワーク（D3，Highcharts など）を使用して DeepSee データを可視化する手段がありますが、ウィジェットとダッシュボードを独自にコーディングする必要があります。

今日は、上の 2 つを組み合わせて Angular ベースの DeepSee ダッシュボード用 Web UI を提供するもう 1 つの手法をご紹介します。DeepSee Web ライブラリです。