探索Bearly Code Interpreter：AI时代的代码沙盒利器探索Bearly Code Interpret

探索Bearly Code Interpreter：AI时代的代码沙盒利器

引言

在AI和自动化的时代，能够安全地执行和测试代码变得尤为重要。Bearly Code Interpreter因其能够远程执行代码的特性，成为代码沙盒和代码解释器的重要工具。这篇文章将介绍如何使用Bearly Code Interpreter与LangChain集成，实现数据交互。

主要内容

1. 安装与初始化

首先，我们需要安装必要的库：

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

获取API密钥：Bearly开发者页面

2. 创建解释器工具

导入必要的模块并初始化工具：

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

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

3. 添加文件到沙盒

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

tools = [bearly_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,
)

代码示例

下面是一个提取PDF内容和简单数据处理的示例：

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

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

常见问题和解决方案

1. API访问问题

由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。使用代理服务是提高访问稳定性的一种有效方法。

2. 版本兼容问题

API或库版本更新可能导致代码不兼容。确保使用最新的文档和更新代码以适应变更。

总结和进一步学习资源

Bearly Code Interpreter为远程代码执行提供了可靠的平台，特别在AI应用中大有可为。为了更深入地掌握这一工具，你可以查阅以下资源：

参考资料

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