近幾個月，由 OpenAI 的 ChatGPT 開始，AI 社區(qū)掀起了一股研發(fā)智能聊天機器人的熱潮。想要實現(xiàn)的能力也多種多樣，其中代碼能力是重要部分。但遺憾的是，這些聊天機器人的代碼生成能力似乎始終無法做到令人滿意。

如何提升聊天機器人的代碼能力成了重要任務。OpenAI 一直提升在 ChatGPT 中運行代碼和使用第三方插件的能力，并于 3 月 25 日推出了 Code Interpreter（代碼解釋器）。該插件為 ChatGPT 提供了一個在沙盒、防火墻執(zhí)行環(huán)境中工作的 Python 解釋器，并提供了一些臨時磁盤空間。

現(xiàn)在，Code Interpreter 插件能完成什么程度的工作呢？本文將詳細探討該插件的工作原理、最佳實踐、優(yōu)劣勢以及如何處理自定義二進制文件、上傳和下載以及生成代碼等多樣化任務。

Code Interpreter 的工作原理、最佳實踐

其實，Code Interpreter 的工作原理不是很復雜。

當用戶請求該插件運行一個命令時，它會生成唯一的會話 ID 并啟動一個新的沙盒環(huán)境來執(zhí)行命令。該環(huán)境包含一個 Python 解釋器、有限庫和一些臨時磁盤空間。一旦執(zhí)行完命令，該插件會分析輸出并可以在另一個函數(shù)中使用。這意味著用戶可以將不同的函數(shù)串在一起來完成更復雜的任務，所有一切都在 ChatGPT 界面內。

Code Interpreter 的一大優(yōu)勢在于作為一個實驗模型，它可以使用 Python、處理上傳和下載并生成代碼。該插件使用很少的庫就能運行 Python，允許用戶編寫自定義代碼來操作和分析數(shù)據(jù)， 并基于簡單的對話輸入創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化，成為輕松處理復雜數(shù)據(jù)解釋任務的絕佳工具。此外該插件可以通過自定義二進制文件擴展 ChatGPT 的功能。

總之，Code Interpreter 可以生成和運行代碼、上傳和下載從 CSV 數(shù)據(jù)到圖像的各種文件，并在 ChatGPT 界面中評估輸出。對于想要擴展 ChatGPT 功能并創(chuàng)建自定義插件來滿足自身需求的開發(fā)人員來說，它無疑是一個強大工具。

在使用 Code Interpreter 時遵循以下一些最佳實踐能起到事半功倍的效果：

• 使用簡單清晰的命令，有助于代碼易讀懂和理解；
• 運行之前對代碼進行測試，有助于降低代碼錯誤風險并確保高效運行；
• 使用正確的庫來運行 Python，常用庫包括 numpy、pandas 和 matplotlib；
• 避免使用任何可能危害系統(tǒng)的代碼，如可能導致刪除文件或訪問敏感數(shù)據(jù)的代碼；
• 該插件專為簡短代碼片段設計，因此避免長時間運行代碼。

Code Interpreter 的 10 大用例

如上文所述，除了解釋和執(zhí)行代碼之外，Code Interpreter 還具有一系列潛在的用例，包括數(shù)據(jù)處理、可視化和自動化、文件上傳和下載等。

今日，推特用戶 @AngryTomtweets 列舉出了他所發(fā)現(xiàn)的 10 大 Code Interpreter 用例。

成為數(shù)據(jù)科學家

使用 Code Interpreter，你只需要上傳數(shù)據(jù)，提供簡單的英文指示，就可以完成清理數(shù)據(jù)、在 autopilot 上生成可視化圖表的所有工作。

多模態(tài) AI 助手

使用 Code Interpreter 可以將快速圖像轉換為文本文件。

讓可視化更簡單、美觀

使用 Code Interpreter，ChatGPT 基本可以完成任何可視化工作，并使圖表變得更加美觀。

市場策劃能手

使用 Code Interpreter，ChatGPT 可以根據(jù)表格數(shù)據(jù)對音樂市場進行細分，并為每個細分市場制定商業(yè)策略。

為每個燈塔為你閃爍

當上傳美國每個燈塔位置的 CSV 文件之后，Code Interpreter 可以創(chuàng)建這些燈塔位置的 GIF 地圖，雖然地圖非常暗，但每個燈塔都在閃爍。

犯罪數(shù)據(jù)分析

上傳關于 SF 犯罪的 CSV 數(shù)據(jù)文件，并讓 Code Interpreter 來可視化趨勢。

GIF 動畫渲染

創(chuàng)建航空延誤交互地圖

使用 Code Interpreter 上傳一份航空公司延誤的 CSV 文件，創(chuàng)建了一個非?？岬慕换ナ降貓D。

分析音樂品味

使用 Code Interpreter 分析 300 小時的 Spotify 收藏夾播放列表，從 Spotify API 中導出，并運行多維 PCA 和 t-SNE 分析，總結音樂品味。

圖源：推特 @SHL0MS

基本視頻編輯

使用 Code Interpreter，可以在 ChatGPT 中將上傳的 GIF 轉換成更長的 MP4 視頻并慢速縮放。

圖源：推特@goodside

更詳細的用例分析請參閱原鏈接。