👾 Code Interpreter API

这是一个基于 LangChain 实现的 ChatGPT Code Interpreter（代码解释器）。 它使用 CodeBox 作为后端，实现沙盒化的 Python 代码执行环境。 CodeBox 是专为 LLM 应用打造的最简云基础设施。 除了 LLM 外，你可以通过自己的 OpenAI API Key 在本地运行所有功能。

功能特性

• 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（未来可能支持 OpenOrca 等），所有程序均可在本地运行。
• 使用 CodeBox API 可在生产环境中轻松扩展。

文档

更多详细信息，请查看 官方文档。

安装

请在 此处 获取你的 OpenAI API Key，并安装该包。

pip install "codeinterpreterapi[all]"

all 扩展包安装了本地实验所需的所有依赖。 对于生产部署，你可以直接使用 pip install codeinterpreterapi，这样不会安装额外的依赖项。

使用方法

配置 OpenAI 或 Azure OpenAI 时，请确保设置了相应的环境变量（或使用 .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（YTD）图表输出

数据集分析

from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession, File

# 本示例使用异步方式，但也支持上述的同步调用
async def main():
    # 使用上下文管理器自动开启/关闭会话
    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
        )

        # 输出结果给用户
        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())

鸢尾花数据集分析输出

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。

由于该功能尚处于开发早期阶段，如果你有兴趣，请与我联系。

贡献

代码中仍有一些待办事项（TODO）。 因此，如果你想做出贡献，欢迎随时参与。你也可以提出新的功能建议，或进行代码重构。 只需提交 issue 或 pull request，我会进行审查。

此外，如果你发现了 Bug，请提交 issue 并附上最小化的代码示例或截图，这将对我改进代码非常有帮助。

联系方式

你可以通过 contact@shroominic.com 联系我。 但我更推荐通过 Twitter 或 Discord 私信。

支持本项目

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