[使用Bearly Code Interpreter实现安全的代码远程执行]

用户850429986511
106 阅读2分钟 
# 使用Bearly Code Interpreter实现安全的代码远程执行

## 引言

在现代编程中，远程代码执行越来越成为实现复杂应用程序功能的必要手段。Bearly Code Interpreter提供了一个安全的远程代码执行环境，非常适合通过代码沙箱来执行代码，而不必担心安全问题。本文将介绍如何使用Bearly Code Interpreter来实现一个与数据交互的智能代理。

## 主要内容

### 什么是Bearly Code Interpreter？

Bearly Code Interpreter可以看作是一种工具，允许开发者在远程、安全的环境中执行Python代码。这个工具非常适合用于实现诸如AI Agent这样的应用，因为它可以在沙箱环境中执行代码，从而确保安全性。

### 如何初始化Bearly Code Interpreter？

初始化Bearly Code Interpreter需要从Bearly获取API密钥，并安装必要的Python库。以下是初始化步骤：

1. 获取API密钥：[Bearly Developers Dashboard](https://bearly.ai/dashboard/developers)
2. 安装必要的Python库
   ```bash
   %pip install --upgrade --quiet langchain-community

创建并初始化智能代理

使用Bearly Interpreter Tool创建一个智能代理，步骤如下：

  1. 导入必要库

    from langchain_community.tools import BearlyInterpreterTool
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

  2. 初始化Bearly Interpreter工具

    bearly_tool = BearlyInterpreterTool(api_key="...") # 使用API代理服务提高访问稳定性

  3. 添加文件到沙箱

    bearly_tool.add_file(
    source_path="sample_data/Bristol.pdf", target_path="Bristol.pdf", description=""
)
bearly_tool.add_file(
    source_path="sample_data/US_GDP.csv", target_path="US_GDP.csv", description=""
)

  4. 初始化代理

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

代码示例

以下示例展示了如何使用智能代理从PDF文档中提取文本并计算GDP:

# 提取PDF内容
agent.run("What is the text on page 3 of the pdf?")

# 查询2019年美国GDP
agent.run("What was the US GDP in 2019?")

# 计算2030年的GDP，假设最新数据增长50%
agent.run("What would the GDP be in 2030 if the latest GDP number grew by 50%?")

常见问题和解决方案

  • 问题：某些地区可能会遇到API访问不稳定的问题。

    • 解决方案：使用API代理服务以提高访问的稳定性。

  • 问题：PyPDF2库的使用问题，例如版本变更。

    • 解决方案：检查并更新到最新版本的库，例如使用PdfReader替代PdfFileReader。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Bearly Code Interpreter来实现一个可以安全执行代码的智能代理。为了继续深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Bearly AI Developers Dashboard: bearly.ai/dashboard/d…
  2. Langchain Community Documentation: langchain.com/community/t…

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---
avatar
文章
阅读
粉丝