👾 Code Interpreter API

这是 ChatGPT Code Interpreter（代码解释器）的开源 LangChain 实现。 使用 CodeBox 作为后端，实现沙盒化的 Python 代码执行环境。 CodeBox 是专为你的 LLM 应用打造的最简云基础设施。 除了 LLM 外，你可以使用自己的 OpenAI API Key 在本地运行所有内容。

特性

• 数据集分析、股票图表绘制、图像处理等。
• 支持联网访问及自动安装 Python 包。
• 输入 文本 + 文件 -> 接收 文本 + 文件。
• 会话记忆：根据之前的输入进行响应。
• 除 OpenAI API 外，一切均可在本地运行（未来可能支持 OpenOrca 或其他模型）。
• 使用 CodeBox API 可轻松实现生产环境扩展。

文档

请查看 文档 以获取更多信息。

安装

在此处 获取你的 OpenAI API Key 并安装该软件包。

pip install "codeinterpreterapi[all]"

all 扩展包安装了本地实验所需的所有内容。 对于部署环境，你可以使用 pip install codeinterpreterapi，它不会安装额外的依赖项。

使用方法

要配置 OpenAI 和 Azure OpenAI，请确保设置了相应的环境变量（或者使用 .env 文件）：

对于 OpenAI，请设置 OPENAI_API_KEY 环境变量：

export OPENAI_API_KEY=sk-**********

from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession, settings


# 创建会话并在完成后自动关闭
with CodeInterpreterSession() as session:
    # 根据用户输入生成响应
    response = session.generate_response(
        "Plot the bitcoin chart of year 2023"
    )
    # 输出响应
    response.show()

比特币年初至今图表输出

数据集分析

from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession, File

# 此示例使用 async，但也支持如上所示的同步调用
async def main():
    # 用于自动启动/停止会话的上下文管理器
    async with CodeInterpreterSession() as session:
        # 定义用户请求
        user_request = "Analyze this dataset and plot something interesting about it."
        files = [
            # 将文件附加到请求中
            File.from_path("examples/assets/iris.csv"),
        ]

        # 生成响应
        response = await session.generate_response(
            user_request, files=files
        )

        # 输出给用户
        print("AI: ", response.content)
        for file in response.files:
            # 遍历文件（如果是图片则显示）
            file.show_image()


if __name__ == "__main__":
    import asyncio

    asyncio.run(main())

Iris 数据集分析输出

生产环境

如果你希望部署到生产环境，可以利用 CodeBox API 实现无缝扩展。

由于该项目仍处于早期开发阶段，如果你对此感兴趣，请与我联系。

贡献

代码中还有一些待办事项（TODO）。 如果你想参与贡献，请随时加入。同时也欢迎提出新功能建议或进行代码重构。 只需提交一个 Issue 或 Pull Request，我会进行审核。

如果你发现了任何 Bug，也请提交 Issue 并附上最小化的代码示例或截图。 这对提升代码质量非常有帮助。

联系方式

你可以通过 contact@shroominic.com 联系我。 但我更倾向于通过 Twitter 或 Discord 私信。

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