如何让开源大模型支持ChatGPT的Code Interpreter能力：基于LangChain的开源项目Code Interpreter API

ChatGPT的Code Interpreter插件让ChatGPT突破了大语言模型本身只能做文本处理的限制，使其可以通过生成并执行Python代码来实现强大的数据分析、图片生成、视频数据处理等操作，大大拓展了ChatGPT的实用范围和价值。在此前的文章中，我们已经分析了Code Interpreter插件的官方实现（参考：ChatGPT官方代码解释器插件Code-Interpreter大揭秘：Code-Interpreter背后都有什么（执行环境、硬件资源、包含的Python库等）？ ）。而今天，LangChain的官方博客也推出了一种类似的开源方案，让开源模型也可以实现ChatGPT的Code Interperter插件。我们简要描述一下这个方案。

Code Interpreter API简介

Code Interpreter API是由shroominic实现的一个类似ChatGPT Code Interpreter插件的开源项目。该项目基于LangChain实现。它使用CodeBoxes作为后端进行沙盒化的Python代码执行。

相比较原始的Code Interpreter插件，这个开源项目的最大特点是支持网络访问。这在分析一些最新数据或者实时数据中非常有用。例如，假设你想让大模型画出2023年XX股票的走势图。在ChatGPT的官方插件下，你只能先上传数据然后让Code Interpreter进行分析。而在这个开源项目下，你可以直接对大模型提问：画出XX在2023年的走势图，那么它会让模型先去网络搜索数据，然后画出这个图，是不是更加方便？