このリポジトリは、InterSystems 開発者ウェビナー「ベクトル検索のご紹介」（2024年5月30日開催） 及び「IRISのベクトル検索を使ってテキストから画像を検索してみよう」で紹介された内容を、実際に IRIS Community Edition と Python を組み合わせて再現した実装例です。

Python初心者が、動画をもとに「まずやってみよう！」の精神で構築した記録兼サンプルになります。
同じように試してみたい方の参考になれば幸いです。

本リポジトリでは以下の2種類のベクトル検索を実装しています。

IRIS 2025.2 では Studio および Apache Web Server が廃止されているため、
IIS と VS Code の環境構築を行ってください。

pip install datasets==2.19.0
pip install tensorflow
pip install tensorflow-datasets==4.8.3
pip install pyarrow
pip install pandas
pip install sentence_transformers
pip install tf-keras
pip install requests
pip install sqlalchemy-iris

IRISとの接続には sqlalchemy-iris を使用します。

• Hugging Faceの cc100 データセットを使用し、Parquet形式で保存
• SentenceTransformer によるテキスト埋め込み
• IRIS にベクトル型カラムとして保存し、VECTOR_DOT_PRODUCT によりドット積検索を実行

python vectorsearch.py 大都市での生活は便利な反面、混雑や環境の悪さなどの問題もある。

• recruit-jp/japanese-image-classification-evaluation-dataset を使用
• URL画像を取得 → clip-ViT-B-32 によるベクトル化
• IRISで VECTOR_COSINE によるコサイン類似度検索を実行

python imagesearch.py 黄色い花

IRIS 側のクラスメソッドや REST API による検索にも対応しています。

.
├ source
│   ├── html
│   │   └── index.html        # 画像検索用htmlファイル
│   │
│   ├── ObjectScript
│   │   ├── ImageData.cls     # 画像検索用データクラス
│   │   ├── Rest.cls          # RESTSサービス用クラス
│   │   └── Vector.cls        # Vector検索用クラス
│   │
│   └── Python
│        ├── download_cc100.py # cc100データセット作成スクリプト
│        ├── download_image.py # 画像データセット作成スクリプト
│        ├── imagesearch.py    # 画像検索要スクリプト
│        ├── imagetest.py      # 画像検索データ作成スクリプト
│        ├── vectorsearch.py   # 文字検索用スクリプト
│        └── vectortest.py     # 文字検索用データ作成スクリプト
│
└── README.md

• cc100データセットは非常に大きいため、約200GBの空き容量と10時間以上の処理時間が必要です。

• IRIS側でPythonライブラリを別途インストールする必要はないとの事ですが、もし動作しない場合は以下のように手動インストールしてください：

  python -m pip --target <iris_dir>\mgr\python <module>