A IA generativa refere-se aos algoritmos e modelos de inteligência artificial que são capazes de gerar novos dados ou conteúdo semelhantes aos dados existentes. Esses modelos são treinados com grandes conjuntos de dados e aprendem a gerar novos exemplos que imitam os padrões e características dos dados originais.
Olá Comunidade,
Estamos felizes em compartilhar um novo tutorial do Instruqt:
🧑🏫 RAG usando a Pesquisa Vetorial do InterSystems IRI
Este laboratório prático orienta você na construção de um chatbot de IA de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) com tecnologia InterSystems IRIS Vector Search. Você verá como a pesquisa vetorial pode ser utilizada para fornecer respostas atualizadas e precisas, combinando os pontos fortes do IRIS com a IA generativa.
✨ Por que tentar?
Olá Comunidade!
Esse ano teremos pela primeira vez o Meetup no Brasil 🇧🇷.
Olá Comunidade!
Este é um desafio técnico aberto a todos os participantes do hackathon MIT Hacking Medicine:
Melhor Uso do GenAI com a Busca Vetorial da InterSystems
Ao encarar seu desafio na área da saúde neste fim de semana, pense em como a IA Generativa pode aumentar a eficácia e a inteligência da sua solução.
Siga os passos do repositório GitHub do InterSystems IRIS Vector Searchpara começar.
Os mentores da InterSystems estarão no local para ajudar você a começar e implementar.
Esperamos por vocês 😉
Agradeço à comunidade por traduzir um artigo anterior para o português!
Estou retribuindo o favor com um novo lançamento do aplicativo de demonstração Pattern Match Workbench.
Suporte Adicionado para Português.
Agora, as legendas, botões, mensagens de feedback e textos de ajuda da interface do usuário estão atualizados para o português.
Além disso, descrições de padrões podem ser solicitadas no novo idioma.
O único Modelo de IA responsável por transformar o comando do usuário em código de correspondência de padrões foi completamente retreinado.
#InterSystems Demo Games entry
O Care Compass é um protótipo de assistente de IA que auxilia assistentes sociais a priorizar clientes por meio da análise de dados clínicos e sociais. Utilizando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e modelos de linguagem de grande porte, ele gera resumos narrativos de risco, calcula pontuações de risco dinâmicas e recomenda os próximos passos. O objetivo é reduzir as visitas evitáveis ao pronto-socorro e apoiar intervenções precoces e informadas.
Aqueles interessados em explorar novos casos de uso da IA Generativa
Compartilha ideias e a lógica por trás do treinamento de IA generativa para reconhecimento de padrões.
Um desenvolvedor aspira a conceber uma solução elegante para requisitos. O reconhecimento de padrões (como expressões regulares) pode ser resolvido de várias maneiras. Qual delas é a melhor solução de código?
Uma IA pode postular uma solução elegante de reconhecimento de padrões para uma variedade de amostras de dados, do simples ao complexo?
Considere os três valores de string:
Olá Comunidade!
Estamos felizes em compartilhar o próximo vídeo da série "Code to Care" no nosso YouTube para desenvolvedores da InterSystems:
⏯ IA Agentic em Ação: Construindo um Ciclo de Tomada de Decisão com LLM
Em ObjectScript e SQL, esse operador costuma ter um formato bastante denso visualmente.
Exemplo:
if booking?2A1"-"1(1"CARD",1"RAD")1.5NSELECTDISTINCT PatientRef
FROM APPOINTMENT.BOOKING
WHERE Active='Y'AND
LocationCode %PATTERN '2A1"-"1(1"CARD",1"RAD")1.5N'Usar Generative AI para ajudar a criar e modificar códigos de pattern match a partir de descrições em linguagem natural.
Olá, desenvolvedores!
Este será um artigo bem curto, pois em abril de 2025, com o Lovable e outras ferramentas Prompt-to-UI, tornou-se possível construir o frontend com prompting. Até mesmo para pessoas como eu, que não estão nem um pouco familiarizadas com as técnicas modernas de UI.
Bem, eu conheço pelo menos as palavras javascript, typescript e ReactJS, então, neste artigo bem curto, construiremos a UI ReactJS para o servidor InterSystems FHIR com Lovable.ai.
Vamos lá!
Há treze anos, obtive dois diplomas de graduação em engenharia elétrica e matemática, e logo em seguida comecei a trabalhar em tempo integral na InterSystems, sem usar nenhuma das duas. Uma das minhas experiências acadêmicas mais memoráveis e perturbadoras foi em Estatística II. Em uma prova, eu estava resolvendo um problema de intervalo de confiança moderadamente difícil. O tempo estava acabando, então (sendo um engenheiro) escrevi a integral definida na folha de prova, digitei-a na minha calculadora gráfica, escrevi uma seta com "calculadora" sobre ela e depois escrevi o resultado. Meu
E se você pudesse conversar em um chat para verificar o que acontece na Interoperabilidade, se há algum erro e até mesmo resolver alguns tipos de problemas?
Com o servidor MCP, você pode conectar qualquer um de seus Clientes MCP por exemplo, Claude, ao IRIS e pedir para verificar a Interoperabilidade.
Olá, colegas!
Como vocês podem ver, o novo tópico do concurso de programação é Agentes de IA.
O tópico tem sido muito comentado recentemente na Internet e possui diferentes significados. Vocês podem estar curiosos sobre o que queremos dizer com agentes de IA em relação ao concurso de programação da InterSystems.
Olá Comunidade!
Confira o novo vídeo dedicado à Gen AI em nosso InterSystems Developers YouTube:
Continuamos com esta série de artigos sobre LLMs e aplicações RAG e neste artigo discutiremos a parte da caixa vermelha do seguinte diagrama:
No processo de criação de uma aplicação RAG, escolher um modelo LLM adequado às suas necessidades (treinado no assunto correspondente, custos, velocidade, etc.) é tão importante quanto ter um claro entendimento do contexto que você deseja fornecer. Vamos começar definindo o termo para ficarmos claros sobre o que entendemos por contexto.
Você provavelmente já ouviu falar muito sobre LLMs (Large Language Models) e o desenvolvimento associado de aplicações RAG (Retrieval Augmented Generation) no último ano. Bem, nesta série de artigos explicaremos os fundamentos de cada termo usado e veremos como desenvolver uma aplicação RAG simples.
O que é um LLM?
Olá, Comunidade!
Você está usando ferramentas de IA generativa para desenvolvimento? Deixe que os princípios da InterSystems sejam a sua estrela-guia! 🌟
Are you using generative AI tools for development? Let InterSystems principles be your guiding star! 🌟 Saiba mais sobre a abordagem da empresa:
Olá, Comunidade!
Precisa aprender a escrever melhores prompts para GenAI? Este vídeo do Learning Services apresenta seis estratégias principais:
Olá, Comunidade!
Você acha que a IA Generativa pode tornar sua vida mais fácil? Veja alguns casos de uso em potencial para GenAI no vídeo mais recente do Learning Services:
Olá Comunidade!
Como você pode criar uma abordagem equilibrada para usar Generative AI? Obtenha ajuda de especialistas da InterSystems no vídeo mais recente da Learning Services:
Olá, Comunidade!
Você está construindo aplicações de IA generativa? Veja como a arquitetura de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) pode ajudar:
Olá, Comunidade!
Como você pode preparar seus dados para aplicações de IA generativas? Obtenha algumas dicas importantes de um especialista da InterSystems:
Olá Comunidade!
Precisa de uma introdução à Generative AI? O Learning Services tem o prazer de anunciar o primeiro vídeo de uma nova série sobre os fundamentos da GenAI:
Quer começar com IA generativa? Experimente dois novos caminhos de aprendizagem. Em Introdução à IA Generativa (2h 45m), aprenda os conceitos básicos de interação com GenAI. Em seguida, experimente Desenvolvendo Aplicativos de IA Generativa (2h) para começar a desenvolver seu próprio aplicativo GenAI. Além disso, ganhe emblemas por concluir cada caminho!
Olá Comunidade,
Esse é um passo a passo detalhado e claro sobre a plataforma IRIS AI Studio. Eu penso alto enquanto tento diferentes exemplos, alguns dos quais falham em devolver os resultados esperados - o que eu acho que é uma necessidade para que um plataforma desse tipo explore diferentes modelos, configurações e limitações. Esse vídeo será útil se está interessado em como construir o "Chat with PDF" (conversa com PDF) ou sistema de recomendações de dados usando a IRIS DB (DataBase - base de dados) e modelos LLM (Large Language Model - grande modelo de lingugagem).
No artigo anterior, vimos detalhes a respeito dos conectores, que permitem que o usuário carregue o arquivo, o converta para incorporações e armazene na IRIS DB. Nesse artigo, vamos explorar opções diferentes de recuperações que o Studio IRIS AI oferece: Semantic Search (pesquisa semântica), Chat (conversa), Recommender (recomendação) e Similarity (similaridade).
Olá Comunidade,
Aqui vai um simples passo a passo sobre as capacidades da plataforma Studio IRIS AI. Ele cobre um fluxo completo de carregar dados no IRIS DB como incorporações de vetor e recuperação de informações usando 4 canais diferentes (pesquisa, conversa, recomendação e similaridade). No último lançamento, adicionei suporte para docker para instalações locais e uma versão ao vivo para explorar.
No artigo anterior, vimos diferentes módulos do Studio IRIS AI e como ele poderia ajudar a explorar as capacidades da GenAI além do IRIS DB perfeitamente, mesmo para alguém não técnico. Nesse artigo, vamos mergulhar a fundo pelo módulo "Connectors", o que permite que os usuários carreguem dados desde uma fonte local ou cloud (AWS S3, Airtable, Azure Blob) no IRSI DB como vetores incorporados, ao configurar também definições de incorporação como modelo e dimensões.
Você se identifica com isso: a capacidade e impacto da tecnologia que é realmente descoberta quando empacotada da maneira correta para seu público alvo? O melhor exemplo seria como a Generative AI deslanchou quando o ChatGPT veio ao público para fácil acesso e não como as capacidades Transformers/RAG's (Retrieval-Augmented Generation - Geração Aumentada de Recuperação) foram identificadas. Pelo menos uma usabilidade muito maior surgiu, quando a audiência foi incentivada para explorar as possibilidades.
A introdução da "Pesquisa Vetorial" da InterSystems marca uma mudança de paradigma no processamento de dados. Esta tecnologia de ponta emprega um modelo de incorporação para transformar dados não estruturados, como texto, em vetores estruturados, resultando em capacidades de pesquisa significativamente aprimoradas. Inspirados por esta inovação, desenvolvemos um motor de busca especializado e adaptado às empresas.
Aproveitamos a inteligência artificial generativa para gerar resumos abrangentes dessas empresas, oferecendo aos usuários uma ferramenta poderosa e informativa.