code_interpreter aracını kullanma
Tip
Daha fazla ayrıntı için Metin ve resimler sekmesine bakın!
code_interpreter aracı, modelinize Python kodu oluşturabileceği ve çalıştırabileceği bir Python çalışma zamanı sağlar.
code_interpreter aracı nedir?
code_interpreter aracı, oluşturucu yapay zeka modellerinin konuşma sırasında Python kodunu dinamik olarak yazmasına ve çalıştırmasına olanak tanır. Model yalnızca kodu veya algoritmaları tartışmak yerine mantığını test edebilir, verileri işleyebilir ve koddan gerçek sonuçlar döndürebilir. Bu, modeli bir düşünürden bir doer'a dönüştürür.
Önemli özellikler şunlardır:
- Dinamik Python Yürütmesi: Model korumalı bir ortamda Python kodu yazar ve çalıştırır
- Dosya İşleme: Dosyaları karşıya yükleme, işleme ve indirme (CSV, JSON, görüntüler vb.)
- Veri Analizi: Anında hesaplamalar, istatistiksel analiz ve veri dönüşümleri gerçekleştirme
- Gerçek Zamanlı Geri Bildirim: Model kod yürütme sonuçlarını görür ve hataları yineleyebilir veya düzeltebilir
- Karmaşık Sorun Çözme: Yürütülebilir kod aracılığıyla matematik sorunlarını, simülasyonları ve mantıksal bulmacaları ele alma
Yaygın kullanım örnekleri
| Kullanım Örneği | Example |
|---|---|
| Veri Analizi | CSV dosyasını ayrıştırma ve özet istatistikleri oluşturma |
| Matematik ve Fizik | Diferansiyel denklemleri çözme veya fizik senaryolarının simülasyonunu yapmak |
| Dosya Dönüştürme | Veri biçimleri arasında dönüştürme (JSON ↔ CSV vb.) |
| Prototipleme | Resmi uygulamadan önce algoritmaları ve fikirleri test edin |
Basit bir örnek
OpenAI Yanıtları API'siyle code_interpreter şu şekilde kullanabilirsiniz:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url={openai_endpoint},
api_key={auth_key_or_token}
)
# Get response using the code_interpreter tool
response = client.responses.create(
model={model_deployment},
instructions="You are an AI assistant that provides information. Use the python tool to run code for math problems.",
input="What is the square root of 16?",
tools=[{"type": "code_interpreter",
"container": {"type": "auto"}}]
)
print(response.output_text)
Bu kodun çıktısı şuna benzer:
The square root of 16 is 4.
Daha da önemlisi, model tarafından döndürülen yanıt nesnesinin ayrıntılarını incelemek sonucun hesaplandığını ve aşağıdaki gibi dinamik olarak oluşturulan Python kodu kullanılarak modele döndürüldüğünü ortaya çıkartır:
import math
# Calculate the square root of 16
square_root = math.sqrt(16)
square_root
code_interpreter aracı nasıl çalışır?
code_interpreter aracını kullanmaya yönelik genel süreç şu şekildedir:
- bir istek gönderirsiniz: Araçlar dizinize code_interpreter ekleyin.
- Model görevi analiz eder: Model, kod yürütmenin gerekli olup olmadığını belirler.
- Model kod oluşturur: Model, görevi gerçekleştirmek için Python kodu yazar.
- Kod çalışır: Kod, pandas, numpy ve math gibi ortak kitaplıklara erişimi olan izole bir ortamda çalışır.
- Döndürülen sonuçlar: Model çıktıyı alır ve yanıtına ekler.
En iyi uygulamalar
- Açık olun: Veri biçimini ve beklenen çıkışı net bir şekilde açıklayın. Birçok model, code_interpreter aracını tanımlamak için dahili olarak python adı aracını kullanır; bu nedenle yönergelerinizde bu dili kullanın.
- Bağlam sağlayın: İstemlerinize ilgili etki alanı bilgilerini ekleyin
- Sonuçları doğrulama: Üretimde kullanmadan önce her zaman yapay zeka tarafından oluşturulan kodun doğruluğunu gözden geçirin
- Maliyetleri izleme: Kod yürütme belirteçleri ekler; karmaşık işlemler daha fazla kaynak kullanabilir
- Kitaplıklardan yararlanma: pandas, numpy ve matplotlib gibi yaygın paketler önceden yüklenmiştir
- Hata işleme: Model hataları görebilir ve bunları otomatik olarak düzeltmeye çalışır
Bilinmesi gereken sınırlamalar
- Yürütmeler, dış ağ erişimi olmayan korumalı bir ortamda çalıştırılır
- Bazı kitaplıklar kullanılamayabilir; Standart bir kitaplığın başarısız olup olmadığını modele bildirin
- Zaman aşımı sınırları uzun süre çalışan işlemler için geçerlidir
- Kod bellek kısıtlamalarıyla çalışır; çok büyük veri kümelerinde akış veya öbekleme gerekebilir