Code Interpreter API: 开源实现ChatGPT代码解释器功能

Code Interpreter API:开源实现ChatGPT代码解释器功能

在人工智能和自然语言处理领域,ChatGPT的出现无疑是一个重大突破。而其中的代码解释器功能更是让许多开发者和研究人员为之兴奋。如今,一个名为Code Interpreter API的开源项目让这一强大功能得以在本地环境中实现,为AI代码执行提供了更多可能性。

项目概述

Code Interpreter API是由GitHub用户shroominic开发的开源项目,它基于LangChain框架实现了ChatGPT代码解释器的功能。该项目使用CodeBox作为后端,为Python代码提供了一个安全的沙盒执行环境。用户可以在本地运行整个系统,只需使用自己的OpenAI API密钥即可。

Image 5: Bitcoin YTD

主要特性

多样化的数据处理能力: Code Interpreter API能够进行数据集分析、股票图表绘制、图像处理等多种任务。这使得它成为数据科学家和分析师的得力助手。
互联网访问和自动包安装: 系统可以访问互联网资源,并能自动安装所需的Python包,大大提高了代码执行的灵活性。
输入输出多样性: 支持文本和文件作为输入,同时也能生成文本和文件作为输出,满足各种复杂场景的需求。
对话记忆功能: 系统能够根据之前的输入进行响应,实现连贯的对话体验。
本地运行: 除了OpenAI API,其他组件都可以在本地运行,保护了用户数据的隐私和安全。
生产环境支持: 通过CodeBox API,项目可以轻松扩展到生产环境中使用。

安装与使用

要开始使用Code Interpreter API,首先需要获取OpenAI API密钥。然后,通过pip安装包及其所有依赖:

pip install "codeinterpreterapi[all]"

对于部署环境,可以使用更轻量级的安装命令:

pip install codeinterpreterapi

使用时,需要设置OpenAI API密钥的环境变量:

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

以下是一个简单的使用示例,展示了如何生成比特币2023年的价格走势图:

from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession, settings

# 创建会话并自动关闭
with CodeInterpreterSession() as session:
    # 基于用户输入生成响应
    response = session.generate_response(
        "Plot the bitcoin chart of year 2023"
    )
    # 输出响应
    response.show()

Image 6: Iris Dataset Analysis

数据集分析示例

Code Interpreter API不仅能处理简单的图表绘制,还能进行复杂的数据集分析。以下是一个分析Iris数据集的异步示例:

from codeinterpreterapi import CodeInterpreterSession, File
import asyncio

async def main():
    async with CodeInterpreterSession() as session:
        user_request = "Analyze this dataset and plot something interesting about it."
        files = [
            File.from_path("examples/assets/iris.csv"),
        ]

        response = await session.generate_response(
            user_request, files=files
        )

        print("AI: ", response.content)
        for file in response.files:
            file.show_image()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

这个例子展示了如何异步处理数据集分析请求,并输出分析结果和可视化图表。

项目发展与贡献

Code Interpreter API项目目前仍在积极开发中。开发者欢迎社区成员参与贡献,包括功能建议、代码重构和错误修复。如果您发现任何bug,请通过GitHub Issues提交,并附上最小可复现的代码示例或截图。

生产环境部署

对于需要在生产环境中部署的用户,项目提供了CodeBox API以实现无缝扩展。这个功能目前还处于早期开发阶段,有兴趣的用户可以直接联系项目作者获取更多信息。

支持项目发展

如果您觉得Code Interpreter API项目对您有帮助,可以考虑通过Ko-fi平台进行捐赠支持。您的支持将有助于项目的持续发展和改进。

总结

Code Interpreter API为开发者和研究人员提供了一个强大的工具,让ChatGPT的代码解释器功能得以在本地环境中实现。它不仅支持多样化的数据处理任务,还提供了灵活的部署选项。无论是进行数据分析、生成图表,还是处理复杂的编程任务,Code Interpreter API都能提供有力支持。随着项目的不断发展和社区的积极参与,我们可以期待看到更多创新性的应用场景和功能扩展。

GitHub仓库 | 项目文档

通过开源社区的力量,Code Interpreter API正在为人工智能辅助编程和数据分析开辟新的可能性。无论您是数据科学家、软件工程师还是AI爱好者,都可以尝试使用这个强大的工具,探索AI辅助编程的无限潜力.