使用Bearly Code Interpreter进行安全代码执行和数据分析-优快云博客

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在这篇文章中，我将向您展示如何使用Bearly Code Interpreter创建一个安全的代码执行环境，并使用Langchain和OpenAI的高级功能进行数据交互。Bearly Code Interpreter提供了一个远程代码沙箱，适合用于实现代码解释器等代理场景。可以在https://bearly.ai/dashboard/developers获取您的API密钥来开始。

技术背景介绍

Bearly Code Interpreter是一种远程代码执行工具，它为实现代码沙盒提供了一个安全、隔离的环境。这个工具非常适合保护性地执行代码，尤其是在需要处理数据或进行复杂运算时。

核心原理解析

通过Bearly Code Interpreter，我们可以在隔离的环境中执行纯Python代码。它支持广泛的Python库，并能处理各种数据文件，如PDF和CSV。该工具的核心优势在于它的隔离机制，保证了代码运行的安全性和稳定性。

代码实现演示

以下是如何设置Bearly Code Interpreter并使用Langchain工具进行数据操作的示例代码：

# 安装必要的软件包
%pip install --upgrade --quiet langchain-community

# 导入必要的模块
from langchain_community.tools import BearlyInterpreterTool
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化Bearly工具
bearly_tool = BearlyInterpreterTool(api_key="your-api-key")

# 添加文件到沙盒环境
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=""
)

# 创建工具对象以反映文件描述
tools = [bearly_tool.as_tool()]

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

# 示例1: PDF内容提取
agent.run("What is the text on page 3 of the pdf?")