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。
InterSystems Ensembleは、特定の送信アダプタを使用して外部システムおよびUIと通信する特殊なビジネスオペレーションクラスを提供します。
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。
OpenAI とは？
OpenAI は、人類全体にメリットのあるフレンドリーな人工知能の促進と開発を目指して、Sam Altman、Ilya Sutskever、Greg Brockman、Wojciech Zaremba、Elon Musk、John Schulman、および Andrej Karpathy によって 2015 年に設立された非営利の AI 研究所です。
設立以来、適切な目的のために使用されれば非常に強力なツールとなりうる素晴らしい製品をいくつかリリースしてきました。 とは言え、ほかのどの新しいテクノロジーと同様に、犯罪や悪行に使用される可能性があるという脅威があります。
そこで、ChatGPT サービスをテストして人工知能の定義が何かを尋ねてみました。 受け取った回答は、インターネット上で見つかった概念を蓄積して人間が回答するような方法で要約したものでした。
この記事では、.Net/Java ゲートウェイを簡単にコンテナ化する方法を説明します。
この例では、Apache Kafka との統合を開発します。
Java/.Net と相互運用するために、PEX を使用しています。
アーキテクチャ
このソリューションは完全に docker で実行し、以下のように構成されます。
Java ゲートウェイ
まず、メッセージを Kafka に送信する Java オペレーションを開発しましょう。 このコードはお好きな IDE で書くことができ、こちらのようになります。
要約すると:
- 新しい PEX ビジネスオペレーションを開発するには、抽象型の com.intersystems.enslib.pex.BusinessOperation クラスを実装する必要があります。
- public プロパティはビジネスホスト設定です。
- OnInit メソッドは Kafka への接続を初期化し、InterSystems IRIS へのポインターを取得するために使用されます。
- OnTearDown は、（プロセスのシャットダウン時に）Kafka から切断するために使用されます。
- OnMessage は dc.KafkaRequest メッセージを受け取って、Kafka に送信します。
では、これを Docker にパックしましょう！
これがこの例の dockerfile です。
開発者の皆さん、こんにちは。
先日のウェビナーでご紹介した「ワークフローコンポーネント」をお試しいただけるサンプルを公開しました。👉 https://github.com/Intersystems-jp/WorkFlow-DC
《サンプルのテーマ》
店舗で販売している商品に付けるPOPメッセージ候補を予めテーブルに登録できる仕組みが既にある、と仮定しています。
IRISの Interoperability を利用してPOPメッセージ候補が登録されるテーブルに対して一定間隔でSELECT文を実行し、未処理のメッセージを取得します。
新たなレコードが存在する場合、ワークフローコンポーネントを利用して担当者に審査を依頼します。
担当者は、ワークフローユーザポータルを使用して、POPメッセージ候補の承認／却下を指示できるようにしています。
あるお客様の問題から、この短い記事を書くことにしました。 お客様はEnsembleを使用して、多数のシステムを統合しています。一部のシステムではプレーンファイルのみが使用されています。
そのため、ターゲットファイルへの書き込みには、自然とFile Outbound Adapter を選択しました。 数年もの間すべてが順調に稼働していましたが、最近になって、ファイルに書き込まれるデータが数十メガバイトという大きなサイズに達するようになり問題が出てきました。オペレーションが完了するまでに約30分かかるようになり、プロセス内の後続の処理を待たせなければならないタイミングの問題が発生し始めたのです。当然、連携先のシステムはそれほど長く待つことを良しとしません。
お客様のコードは、以下の疑似コードのようなものでした。
IRISインターオペラビリティのメッセージビューワで何かを変更できるとしたら、何を変更しますか？
Webサービスを呼び出す際、ビジネスオペレーションには、規定時間内に応答が返されない場合の動作を制御する設定があります。
この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。
- 任意のPythonコードを実行する
- InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
- Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
- InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元
その他の記事
現時点での連載計画です（変更される可能性があります）。
- パート I：概要、展望、紹介
- パート II：インストールとトラブルシューティング
- パート III：基本機能
- パート IV：相互運用アダプタ <-- 現在、この記事を参照しています
- パート V：Execute関数
- パート VI：動的ゲートウェイ
- パート VII：プロキシゲートウェイ
- パート VIII：使用事例とML Toolkit