#Embedded Python

.pyファイルの中でIRISのEmbedded Pythonを動作させる際にirispythonコマンドで実行する方法はドキュメント上で紹介されていましたので、以前より使用していました。

しかし、普通のpythonコマンドを使用するとうまく実行できなかったのですが、最近その謎（原因）が解けたので紹介します。

これは、Mac特有の問題である可能性が高くWindowsやLinuxでは何の問題もなく実行できるのかもしれません。

エラーは以下のようなエラーです。

  File "/opt/iris/lib/python/iris.py", line 34, in <module>
    from pythonint import *
ImportError: IrisSecureStart failed: IRIS_ATTACH (-21)

このエラーの原因は、シェルの実行ユーザーとirisのオーナーが異なることが原因とのことです。

Macで普通にIRISをインストールするとそのオーナーはrootです。

従ってpython3コマンドを実行する時にsudoコマンドでrootになる必要があるということです。

そして以下のような環境変数の設定も必要です。

コミュニティの皆さん、こんにちは。
この記事では、私のアプリケーションである iris-AgenticAI をご紹介します。

エージェンティック AI の登場により、人工知能が世界とやりとりする方法に変革的な飛躍をもたらし、静的なレスポンスが動的な目標主導の問題解決にシフトしています。 OpenAI の Agentic SDK を搭載した OpenAI Agents SDK を使用すると、抽象化をほとんど行わずに軽量で使いやすいパッケージでエージェンティック AI アプリを構築できます。 これは Swarm という前回のエージェントの実験を本番対応にアップグレードしたものです。
このアプリケーションは、人間のような適応性で複雑なタスクの推論、コラボレーション、実行を行える次世代の自律 AI システムを紹介しています。

アプリケーションの機能

• エージェントループ  🔄 ツールの実行を自律的に管理し、結果を LLM に送信して、タスクが完了するまで反復処理するビルトインのループ。
• Python-First 🐍 ネイティブの Python 構文（デコレーター、ジェネレーターなど）を利用して、外部の DSL を使用せずにエージェントのオーケストレーションとチェーンを行います。
• ハンドオフ 🤝 専門化されたエージェント間でタスクを委任することで、マルチエージェントワークフローをシームレスに調整します。
• 関数ツール ⚒️ @tool で Python 関数をデコレートすることで、エージェントのツールキットに即座に統合させます。
• ベクトル検索（RAG） 🧠 RAG 検索のためのベクトルストアのネイティブ統合。
• トレース 🔍 リアルタイムでエージェントワークフローの可視化、デバッグ、監視を行うためのビルトインのトレース機能（LangSmith の代替サービスとして考えられます）。
• MCP サーバー 🌐 stdio と HTTP によるモデルコンテキストプロトコル（MCP）で、クロスプロセスエージェント通信を可能にします。
• Chainlit UI 🖥️ 最小限のコードで対話型チャットインターフェースを構築するための統合 Chainlit フレームワーク。
• ステートフルメモリ 🧠 継続性を実現し、長時間実行するタスクに対応するために、セッション間でチャット履歴、コンテキスト、およびエージェントの状態を保持します。

コミュニティの皆さん、こんにちは。
従来のキーワードベースの検索では、ニュアンスのあるドメイン固有のクエリには対応できません。 ベクトル検索であれば、セマンティック認識を利用して、キーワードだけでなくコンテキストにも基づいたレスポンスを AI エージェントで検索して生成することができます。
この記事では、エージェンティック AI RAG（検索拡張生成）アプリケーションを作成手順を紹介します。

実装手順:

1. エージェントツールを作成する
   • インジェスト機能の追加: ドキュメント（例: InterSystems IRIS 2025.1 リリースノート）を自動的にインジェストしてインデックス作成を行います。
   • ベクトル検索機能の実装
2. ベクトル検索エージェントを作成する
3. Triage（メインエージェント）に渡す
4. エージェントを実行する

この連載記事を終えていなかったことに気付きました！

今日の記事では、フロントエンドから最適なオプションを選択できるように、テキストに最も類似する ICD-10 診断を抽出するプロダクションプロセスについて説明します。

診断の類似度検索:

アプリケーション内で、HL7 で受け取った診断リクエストを示す画面から、医療従事者が入力したテキストに最も近い ICD-10 診断を検索できます。

検索プロセスを高速化するために、HL7 メッセージを取得する際に受信した診断をベクトル化したテキストをデータベースに保存しました。 これを行うために、メッセージから診断コードを抽出し、ベクトルを生成するメソッドにそれを送信する単純な BPL を実装しました。

受信した診断をベクトル化するコードは以下のようになります。

開発者の皆さん、こんにちは！

Windows 版 IRIS／IRIS for Health 2025.1 以降で Embedded Python をご利用いただく場合、Windows に Python のインストールが必要になりました。

以前のバージョンから Embedded Python をご利用いただいている場合は、新しいバージョンにアップグレードした後、Python のインストールと IRIS 側に必要な設定がありますのでご注意ください。

※ 2024.1 以前のバージョンでは、IRIS インストールと同時にインストールされる Python ご利用いただく必要があったため、Windows への Python インストールは不要でした。

補足：フレキシブル Python ランタイム機能の導入により、OS にインストールされた Python のバージョンを IRIS 側で指定できるようになりました。

詳細はドキュメントもご参照ください：フレキシブル Python ランタイム機能の概要

Embedded Python 利用までの手順は以下の通りです。

1) サポートする Python のバージョンを確認

サポートしている Python のバージョンを確認します。（Windows は、Python 3.9以降）

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品では、ファイルオープン時に文字コードを指定すれば指定の文字コードで正しくファイルの中身を処理できます。

文字コードを指定しない場合、InterSystems 製品をインストールした OS に合わせて設定されたファイル I/O 用文字コードを利用してファイルをオープンします（Linux 系は UTF8、Windows は SJIS）。

また、文字列については文字コードが判明していれば $ZCONVERT() 関数を使用して指定文字コードで文字列を処理することができます。

　例）$ZCONVERT(文字列,"I","IRIS内文字コード")

文字コードが不明な場合、残念ながら InterSystems 製品だけでそのコードを判別することができないため、例えば Embedded Python で Python の chardet パッケージを使用して文字コード判別し、IRIS 内文字コードを取得しファイルオープン、文字列の文字コード変換をすることができます。

chardetパッケージについては、外部サイトですが参考となります。ぜひご参照ください。

参考ページ：［解決！Python］テキストファイルのエンコーディングを調べて、その内容を読み込むには（chardetパッケージ）

インターシステムズは、InterSystems IRIS®data platform、InterSystems IRIS^® for Health^TM、および HealthShare^® Health Connect の 2025.1 リリースを一般提供 (GA) したことを発表しました。2025.1 は、拡張メンテナンス（EM）リリースです。
リリースハイライト
今回のリリースには、以下のような数々の興味深いアップデートが含まれます：

開発者の皆さん、こんにちは。

Teams ワークフロー Webhook を用意すると、curl コマンドや REST クライアントを利用して Teams チャネルに任意メッセージを簡単に送信できるので、IRIS や IRIS の Interoperability を使って自動的に何か情報を入手＋必要なときだけ Teams チャネル通知ができたら面白いな、と思い試してみた内容をご紹介します。

以下、Teamsワークフローの作成例です。

Teams ワークフローの仕様に合わせたメッセージ用 JSON が用意できれば、こんなメッセージを出すことができます。

Teams チャネルにメッセージを通知するには「Teams ワークフローの Webhook」の用意が必要です。（この用意によってアクセスするために必要なURLが生成されます）詳しくは、「Microsoft Teamsのワークフローを使用して受信 Webhook を作成する」をご参照ください。

通知までの設定などについては、こちらのページを参考にさせていただきました：Teams チャネルへメッセージ送信する方法

以下、試した順でご紹介します。

1. curl コマンドでまずは実行してみる

2. シンプルにターミナルから試す

3. 通知メッセージのJSONを変えてみる

4. メッセージのJSONをJSONテンプレートエンジンで作ってみる

Mac版IRISでは、現状Pythonのバージョンが固定(3.11)なのですが、これに付随する他製品との相性問題に遭遇しましたので報告します。

今までEmbedded Pythonは調子よく動作していたのですが、ある時から急に動作しなくなりました。

原因を調べてみると、Python3.13がインストールされ、それがデフォルトとして上書きされたため、irispythonコマンドを発行すると、それが内部で3.13を呼ぶ様になってしまったためでした。

ちなみにiris session でログインし、そこからEmbedded Pythonを実行する場合は、問題ありません。

あくまでもirispythonコマンドで直接.pyファイルを実行する場合に発生する問題です。

そしてとりあえずの対処法は、python3をpython3.11で置き換える方法です。

以下のような感じです。（どのMacでもbrewコマンドでインストールした場合、ディレクトリ構造は同じだと思いますが、違う可能性もゼロではありません）

cp /opt/homebrew/bin/python3.11 /opt/homebrew/bin/python3

さて、ところで何で3.13がインストールされていたのかというと、

IRIS SQLのLOADコマンドを動作させるためには、JDKまたはJREが必要なのでそれをインストールしました。