Amano さん、

最近アップデートされた、InterSystems Server Manager エクステンションでは、簡単に「サーバ上のCSPファイル」を編集できるようになりました。以下に手順を投稿しましたので、もしご参考になれば幸いです。

VSCode を使ってみよう (2021年4月20日版)

> VSCodeのワークスペースを作成・保存
> この作業はUIで行っても良いのですが、
ここの UI 作業については、以下の記事でスクリーンショット付きで公開しています。少し古いですが、2023年10月現在でも同じ手順で登録できます。「鉛筆マーク」 クリックで登録されます。
https://jp.community.intersystems.com/node/493616
→ 3. クラス定義やルーチンを編集する

当日パネルディスカッションの進行役をつとめさせていただきました。

パネラーのみなさんが嬉しそうに IRIS にまつわる技術論をお話される姿と、会場のみなさんがその話を真剣にうんうん頷いて聞かれている姿、両方が良く見えて、司会席でニヤニヤしぱなっしでした。とても楽しい一日でした。

会場にお越しいただいたみなさま、本当にありがとうございました。

@Minoru Horita さん、分かりやすいベクトル検索の紹介記事、ありがとうございます！具体的に、大量の日本語文章データをIRISに格納して、そこからIRISのSQL一発で 「意味が似ている」データをヒットさせるデモは、分かりやすくてワクワクしますね。

感想だけではなんなので、記事の一連のPythonコードを、以下のようなIRISクラスに置き換えてみました。
(1) プロパティは、日本語文書 contents とそのベクトルデータ contentsv の２つ
(2) sqlalchemy ではなく、IRIS上で INSERT文発行して、ベクトルデータを格納

全く同じロジックですが、Pythonコード含めて、少しでも他メンバーの方のご参考になればと掲載します。

Class User.nakav3 Extends%Persistent
{

Property contents As%String(MAXLEN = 4096);Property contentsv As%Vector(DATATYPE = "DOUBLE", LEN = 768);ClassMethod load() [ Language = python ]
{
    import iris
    import pandas as pd
    from pyarrow.parquet import ParquetFile
    import pyarrow as pa

    pf = ParquetFile('/var/tmp/cc100/0000.parquet')
    first_rows = next(pf.iter_batches(batch_size = 1000))
    df = pa.Table.from_batches([first_rows]).to_pandas()
    df = df.replace("\n","",regex=True)

    for index,row in df.iterrows():
        text = row['text'] 
        iris.cls('User.nakav3').insertToIRIS(text)

    print('Done')
}

ClassMethod search(question As%String)
{
    if$g(question)=""set question="大都市での生活は便利な半面、混雑や環境の悪さなどの問題もある。"set questionv=$tr(..Embedd(question)," '[]")
    set sql="SELECT TOP 5 VECTOR_DOT_PRODUCT(contentsv, TO_VECTOR(?, DOUBLE, 768)) as sim, contents"set sql=sql_" FROM SQLUser.nakav3 ORDER BY sim DESC"set rs=##class(%SQL.Statement).%ExecDirect(.stmt,.sql,.questionv)
    while rs.%Next() {
        write rs.%Get("sim")," ",rs.%Get("contents"),!
    }
}

ClassMethod insertToIRIS(text As%String)
{
    set textv=$tr(..Embedd(text)," '[]")
    &sql(insertinto SQLUser.nakav3 (contents, contentsv) values (:text, TO_VECTOR(:textv, DOUBLE, 768) ) )
}

ClassMethod Embedd(text) As%String [ Language = python ]
{
   from sentence_transformers import SentenceTransformer
   model = SentenceTransformer('stsb-xlm-r-multilingual')
   embeddings = model.encode(text)
   # convert the embeddings to a string
   embeddings_list = [str(embedding.tolist()) for embedding in embeddings]
   return str(embeddings_list)
}

}

データロード
do ##class(User.nakav3).load()
データ検索
do ##class(User.nakav3).search("大都市での生活は便利な半面、混雑や環境の悪さなどの問題もある。")

上記(2)は、あくまでテキストベースで参照するための簡単なサンプルになります。
そのため、グローバルの値が gval=$LB("abc","xyz") や gval="abc"_$C(1)_"xyz" など制御コードが含まるときは、ファイルにはそのまま出力されませんので、その点ご注意くださいませ。

「そのようなデータも見たいな」と言われる方は、コメントなどでお寄せください。

Akio さん、こんにちは！
venv 用の IRIS Embedded Python へのラッパーが、GitHub で公開されています。
https://github.com/grongierisc/iris-embedded-python-wrapper
紹介DC記事 https://community.intersystems.com/post/embedded-python-virtual-environ…
紹介DC記事は、コメント側に最新 alias コマンドが掲載されていますのでご注意ください。
どちらも英語ママですが、こちらお役に立てそうでしょうか？

こちらの Zen Report の削除時期は延期となり、「2025.3 から削除予定」 に変更されました（情報元）
終了時期が確定次第、あらためてコミュニティで発表予定です。

以下のように IDKey を指定している場合は

Property a As %String;

Property b As %String;

Index idx On (a, b) [ IdKey ];
LAST_IDENTITY は「文字列」になりますので、以下のように to_char をあわせて指定する必要があります。