Autor: GPT4o
Guia Passo a Passo: Introdução ao Code Interpreter do OpenAI
Introdução
O Code Interpreter do OpenAI é uma ferramenta avançada que permite a execução de código Python em um ambiente isolado por assistentes de IA. Essa funcionalidade é ideal para processar arquivos de diversos formatos e gerar dados e imagens de gráficos. O Code Interpreter pode resolver problemas complexos de código e matemática iterando sobre o código até que a execução seja bem-sucedida. Este guia passo a passo detalhado apresenta como você pode utilizar o Code Interpreter, desde sua ativação até a manipulação e leitura de arquivos gerados.
Pré-requisitos
Antes de iniciar o uso do Code Interpreter, certifique-se de ter o seguinte:
– Conta na plataforma OpenAI.
– Assistente de IA configurado na plataforma OpenAI.
– Conhecimentos básicos de Python e manipulação de APIs.
– Arquivos em formatos suportados que deseja processar (e.g., CSV, PDF, JSON).
Funcionalidades do Code Interpreter
Execução de Código Python em Ambiente Isolado
O Code Interpreter permite que o assistente de IA execute código Python em um ambiente isolado. Isso significa que o código é executado de maneira segura, sem interferir ou ser interferido por outros processos. A execução isolada proporciona maior segurança e integridade nos resultados gerados pelo código.
Processamento de Diversos Formatos de Arquivos
Essa ferramenta pode processar uma ampla variedade de formatos de arquivos, incluindo CSV, PDF, JSON, entre outros. Isso a torna extremamente versátil para diferentes tipos de aplicações, desde a análise de dados até a geração de relatórios formatados. Cada tipo de arquivo tem suas especificidades, mas o Code Interpreter é projetado para lidar com essas variações de forma eficaz.
Geração de Arquivos com Dados e Imagens
Uma das grandes vantagens do Code Interpreter é a capacidade de gerar novos arquivos a partir do processamento dos dados. Isso inclui não somente arquivos de dados, como CSVs, mas também imagens de gráficos e diagramas. As imagens são especialmente úteis para visualizações de dados que são difíceis de interpretar diretamente dos números.
Custo e Ativação do Code Interpreter
Custo por Sessão de Uso
O uso do Code Interpreter é cobrado a US$ 0,03 por sessão, com cada sessão durando uma hora. Esse custo é bastante acessível considerando o poder de processamento e as possibilidades que a ferramenta oferece. No entanto, é importante monitorar o número de sessões ativas para evitar custos inesperados.
Como Ativar o Code Interpreter
Para ativar o Code Interpreter, é necessário adicionar "code_interpreter" ao parâmetro tools na criação do assistente. Isso é feito através de uma chamada de API como a mostrada no exemplo abaixo:
assistant = client.beta.assistants.create(
instructions="Você é um tutor de matemática pessoal. Quando perguntado sobre um problema de matemática, escreva e execute código para responder à questão.",
model="gpt-4o",
tools=[{"type": "code_interpreter"}]
)
Sessões Simultâneas
Se o Code Interpreter for chamado simultaneamente em duas threads diferentes, serão criadas duas sessões distintas, e cada uma será cobrada separadamente. É importante considerar isso no planejamento do uso da ferramenta, especialmente em aplicações com múltiplos usuários.
Manipulação de Arquivos com o Code Interpreter
Upload de Arquivos no Nível do Assistente
Os arquivos podem ser enviados no nível do assistente, o que os torna acessíveis a todas as execuções daquele assistente. Isso é útil quando há necessidade de reutilizar os mesmos arquivos em diferentes contextos:
# Upload de um arquivo com propósito 'assistants'
file = client.files.create(
file=open("meusdados.csv", "rb"),
purpose='assistants'
)
# Criação de um assistente usando o ID do arquivo
assistant = client.beta.assistants.create(
instructions="Você é um tutor de matemática pessoal. Quando perguntado sobre um problema de matemática, escreva e execute código para responder à questão.",
model="gpt-4o",
tools=[{"type": "code_interpreter"}],
tool_resources={
"code_interpreter": {
"file_ids": [file.id]
}
}
)
Upload de Arquivos no Nível da Thread
Arquivos também podem ser enviados no nível da thread, tornando-os acessíveis apenas naquela thread específica. Essa abordagem é útil para arquivos que são relevantes apenas para uma conversa específica:
thread = client.beta.threads.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Preciso resolver a equação `3x + 11 = 14`. Você pode me ajudar?",
"attachments": [
{
"file_id": file.id,
"tools": [{"type": "code_interpreter"}]
}
]
}
]
)
Limite de Tamanho e Formatos Suportados
O tamanho máximo dos arquivos suportados pelo Code Interpreter é de 512 MB. Além disso, a ferramenta suporta vários formatos de arquivos, incluindo CSV, PDF, JSON, entre outros. Garantir que seus arquivos estejam dentro desses parâmetros é essencial para o funcionamento adequado do Code Interpreter.
Leitura de Imagens e Arquivos Gerados
Acessando Imagens Geradas
Quando o Code Interpreter gera uma imagem, ela pode ser acessada por meio do file_id na resposta da mensagem do assistente. Isso facilita a recuperação e o uso das imagens geradas:
{
"id": "msg_abc123",
"object": "thread.message",
"created_at": 1698964262,
"thread_id": "thread_abc123",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "image_file",
"image_file": {
"file_id": "file-abc123"
}
}
]
# ...
}
Baixando Arquivos Gerados
Para baixar o conteúdo do arquivo gerado, você pode usar a API de Arquivos da OpenAI, passando o file_id correspondente:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
image_data = client.files.content("file-abc123")
image_data_bytes = image_data.read()
with open("./minha-imagem.png", "wb") as file:
file.write(image_data_bytes)
Conversão de Anotações em Links para Download
Quando o Code Interpreter referencia o caminho de um arquivo (e.g., “Faça download deste arquivo CSV”), esses caminhos são listados como anotações. Você pode converter essas anotações em links para download, facilitando o acesso ao arquivo gerado:
{
"id": "msg_abc123",
"object": "thread.message",
"created_at": 1699073585,
"thread_id": "thread_abc123",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"value": "As linhas do arquivo CSV foram embaralhadas e salvas em um novo arquivo CSV. Você pode baixar o arquivo CSV embaralhado no seguinte link:\\n\\n[Baixar Arquivo CSV Embaralhado](sandbox:/mnt/data/shuffled_file.csv)",
"annotations": [
{
"type": "file_path",
"text": "sandbox:/mnt/data/shuffled_file.csv",
"start_index": 167,
"end_index": 202,
"file_path": {
"file_id": "file-abc123"
}
}
...
Logs de Entrada e Saída
Inspeção de Logs
Os logs de entrada e saída do Code Interpreter podem ser inspecionados listando as etapas de uma execução que chamou a ferramenta. Isso é feito através da API, fornecendo informações detalhadas sobre o código executado e seus resultados:
run_steps = client.beta.threads.runs.steps.list(
thread_id=thread.id,
run_id=run.id
)
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "step_abc123",
"object": "thread.run.step",
"type": "tool_calls",
"run_id": "run_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"status": "completed",
"step_details": {
"type": "tool_calls",
"tool_calls": [
{
"type": "code",
"code": {
"input": "# Calculando 2 + 2\\nresultado = 2 + 2\\nresultado",
"outputs": [
{
"type": "logs",
"logs": "4"
}
...
Acesso Detalhado ao Código Executado
Inspecionar os logs proporciona uma visão clara do que foi executado durante cada etapa do processo. Isso pode ser extremamente útil para depuração e monitoramento, permitindo identificar e corrigir quaisquer erros ou otimizações no código.
Monitoramento de Execuções
Através dessa funcionalidade, você pode monitorar o processo de execução do código, garantindo que tudo esteja funcionando conforme esperado e permitindo ajustes em tempo real se necessário.
Conclusão
O Code Interpreter do OpenAI é uma ferramenta poderosa que permite que assistentes de IA executem código Python, processem diversos tipos de arquivos e gerem imagens e dados, solucionando problemas complexos. Sua utilização requer atenção ao custo e ao gerenciamento de arquivos.
A funcionalidade de manipulação de arquivos, integrada à capacidade de gerar imagens e dados, amplia o potencial do Code Interpreter para tarefas complexas de processamento e análise de informações. A possibilidade de inspecionar os logs de execução contribui para o debug e monitoramento do processo.
A contínua evolução do Code Interpreter pode incluir suporte a mais linguagens de programação e formatos de arquivo, além de otimizações para melhorar o desempenho e reduzir o custo. A integração com outras ferramentas da OpenAI poderá expandir suas aplicações e facilitar a automação de tarefas.
Fonte: OpenAI. “FAQ”. Disponível em: link. Acesso em: hoje.
Autor: Claude Sonnet
Guia Completo do Code Interpreter do OpenAI
Introdução
O Code Interpreter é uma poderosa ferramenta da OpenAI que permite que assistentes de IA executem código Python em um ambiente isolado e seguro. Esta funcionalidade revolucionária possibilita o processamento de diversos tipos de arquivos, geração de dados e criação de visualizações gráficas, tornando-se uma ferramenta essencial para resolução de problemas complexos de programação e matemática.
Pré-requisitos
- Conta ativa na OpenAI
- Acesso à API da OpenAI
- Conhecimento básico de Python (opcional)
- Créditos disponíveis para uso do serviço
1. Funcionalidades Principais do Code Interpreter
O Code Interpreter oferece um ambiente de execução Python isolado que garante segurança e confiabilidade. Este ambiente permite que o assistente execute código de forma iterativa, tentando diferentes abordagens até encontrar uma solução bem-sucedida para o problema apresentado.
A ferramenta possui capacidade de processar uma ampla variedade de formatos de arquivos, incluindo CSV, PDF, JSON e muitos outros. Esta versatilidade permite que o assistente trabalhe com dados estruturados e não estruturados de forma eficiente.
Uma característica notável é a capacidade de gerar arquivos de saída, incluindo visualizações gráficas e conjuntos de dados processados. O assistente pode criar, modificar e analisar dados, proporcionando resultados visuais e numéricos de alta qualidade.
2. Custos e Ativação
O custo de utilização do Code Interpreter é de US$ 0,03 por sessão, com duração de uma hora. Cada sessão é contabilizada independentemente, mesmo quando múltiplas threads são utilizadas simultaneamente.
Para ativar o Code Interpreter, é necessário incluir o parâmetro "code_interpreter" na lista de ferramentas ao criar um assistente. O código de ativação segue o seguinte formato:
assistant = client.beta.assistants.create(
instructions="You are a personal math tutor. When asked a math question, write and run code to answer the question.",
model="gpt-4o",
tools=[{"type": "code_interpreter"}]
)
O modelo decide automaticamente quando invocar o Code Interpreter com base na natureza da solicitação do usuário e nas instruções fornecidas durante a criação do assistente.
3. Gerenciamento de Arquivos
O Code Interpreter permite dois níveis de acesso a arquivos: no nível do assistente e no nível da thread. Arquivos carregados no nível do assistente ficam disponíveis para todas as execuções, enquanto arquivos no nível da thread são acessíveis apenas dentro daquela thread específica.
O limite máximo de tamanho para arquivos é de 512 MB, e a ferramenta suporta uma grande variedade de formatos, incluindo arquivos de texto, imagens, documentos e planilhas.
Para carregar arquivos no nível do assistente, utilize o seguinte código:
file = client.files.create(
file=open("mydata.csv", "rb"),
purpose='assistants'
)
4. Manipulação de Arquivos Gerados
O Code Interpreter pode gerar dois tipos principais de arquivos: imagens e arquivos de dados. As imagens geradas podem ser acessadas através do file_id presente na resposta da mensagem do assistente.
Para recuperar e salvar uma imagem gerada, utilize o código:
image_data = client.files.content("file-abc123")
image_data_bytes = image_data.read()
with open("./my-image.png", "wb") as file:
file.write(image_data_bytes)
Os caminhos dos arquivos gerados são apresentados como anotações na resposta do assistente, que podem ser convertidas em links para download.
5. Monitoramento e Logs
Os logs de entrada e saída do Code Interpreter podem ser inspecionados através da listagem das etapas de execução. Isso permite acompanhar detalhadamente o código executado e seus resultados.
Para acessar os logs, utilize:
run_steps = client.beta.threads.runs.steps.list(
thread_id=thread.id,
run_id=run.id
)
Conclusão
O Code Interpreter representa uma evolução significativa na capacidade dos assistentes de IA, permitindo a execução de código Python em tempo real e o processamento de diversos tipos de dados. Sua estrutura de custos transparente e capacidades robustas o tornam uma ferramenta valiosa para desenvolvedores e analistas.
Para maximizar sua utilização, recomenda-se:
– Planejar o uso de recursos considerando o custo por sessão
– Organizar adequadamente os arquivos entre níveis de assistente e thread
– Monitorar logs de execução para otimizar o desempenho
Fonte: OpenAI. “Code Interpreter Documentation”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/assistants/tools/code-interpreter
Autor: Gemini 2.0 Flash
# Guia Detalhado sobre o Code Interpreter do OpenAI
## Introdução
Este guia detalha o uso do Code Interpreter do OpenAI, uma ferramenta poderosa que permite aos assistentes de IA executar código Python em um ambiente isolado. Exploraremos suas funcionalidades, como processamento de arquivos, geração de dados e imagens, além de custos, ativação, manipulação de arquivos e inspeção de logs. O objetivo é fornecer um passo a passo claro e prático para que você possa integrar e utilizar o Code Interpreter em seus projetos de IA de forma eficiente.
O Code Interpreter representa um avanço significativo na capacidade dos assistentes de IA, permitindo que eles resolvam problemas complexos que exigem execução de código. Com este guia, você aprenderá a habilitar o Code Interpreter, passar arquivos para ele, interpretar os resultados gerados e monitorar o processo de execução do código. Além disso, abordaremos o aspecto financeiro do uso do Code Interpreter, fornecendo informações sobre os custos envolvidos e como gerenciá-los.
Este guia é estruturado para ser acessível a todos, independentemente do nível de conhecimento técnico prévio. Cada etapa é explicada em detalhes, com exemplos e dicas adicionais para garantir que você possa seguir as instruções sem dificuldades. Ao final deste guia, você estará apto a utilizar o Code Interpreter em seus projetos, aproveitando ao máximo suas capacidades e expandindo as possibilidades de seus assistentes de IA.
## Pré-requisitos
Para seguir este guia, você precisará de:
1. Uma conta na OpenAI com acesso à API Assistants.
2. Conhecimento básico de programação em Python.
3. O SDK da OpenAI instalado em seu ambiente de desenvolvimento Python.
## Passos para Utilizar o Code Interpreter
### 1. Entendendo as Funcionalidades do Code Interpreter
O Code Interpreter é uma ferramenta que permite que os assistentes de IA da OpenAI executem código Python em um ambiente isolado e seguro. Isso significa que o assistente pode realizar cálculos complexos, manipular dados e gerar arquivos sem comprometer a segurança do sistema. Essa capacidade é crucial para resolver problemas que exigem mais do que simples manipulação de texto.
Uma das principais funcionalidades do Code Interpreter é a capacidade de processar diversos formatos de arquivos, como CSV, PDF e JSON. Isso permite que o assistente analise dados de diferentes fontes e utilize essas informações para responder a perguntas, gerar relatórios ou realizar outras tarefas. Além disso, o Code Interpreter pode gerar arquivos com dados e imagens de gráficos, o que é útil para visualização de informações e apresentação de resultados.
O Code Interpreter também possui a capacidade de iterar no código até obter sucesso na execução. Isso significa que, se o código gerado pelo assistente apresentar erros, ele pode tentar diferentes abordagens até encontrar uma solução que funcione. Essa capacidade de resolução de problemas complexos de código e matemática torna o Code Interpreter uma ferramenta valiosa para tarefas que exigem um alto nível de precisão e confiabilidade.
### 2. Ativação e Custo do Code Interpreter
Cada sessão do Code Interpreter tem um custo de US$ 0,03 e dura uma hora. É importante estar ciente desse custo ao utilizar o Code Interpreter, especialmente em aplicações que exigem um grande número de sessões. O custo é cobrado por sessão, o que significa que sessões simultâneas em threads diferentes gerarão custos separados.
Para ativar o Code Interpreter, é necessário adicionar `"code_interpreter"` ao parâmetro `tools` na criação do assistente. Isso indica ao sistema que o assistente deve ter acesso à ferramenta de interpretação de código. A ativação é simples e pode ser feita através da API da OpenAI, conforme demonstrado no exemplo de código fornecido.
O modelo decide quando invocar o Code Interpreter com base na natureza da solicitação do usuário. No entanto, você pode influenciar essa decisão fornecendo instruções claras e específicas ao assistente. Por exemplo, você pode instruir o assistente a "escrever código para resolver este problema", o que aumentará a probabilidade de que ele utilize o Code Interpreter.
### 3. Manipulação de Arquivos com o Code Interpreter
A manipulação de arquivos é uma parte fundamental do uso do Code Interpreter. Arquivos podem ser passados no nível do assistente, tornando-os acessíveis a todas as execuções, ou no nível da thread, limitando o acesso apenas à thread específica. Essa flexibilidade permite que você controle quais arquivos estão disponíveis para cada assistente e thread, garantindo a segurança e a privacidade dos dados.
Para passar arquivos no nível do assistente, você deve primeiro fazer o upload do arquivo com o propósito `"assistants"`. Isso indica ao sistema que o arquivo deve ser usado por assistentes. Em seguida, você pode criar um assistente e incluir o ID do arquivo na lista de recursos da ferramenta Code Interpreter. Dessa forma, o assistente terá acesso ao arquivo sempre que for executado.
Arquivos também podem ser passados no nível da thread. Para isso, você deve fazer o upload do arquivo utilizando o endpoint de upload de arquivos e, em seguida, passar o ID do arquivo como parte da solicitação de criação de mensagem. Isso garante que o arquivo esteja disponível apenas para a thread específica, o que é útil para tarefas que exigem dados confidenciais ou específicos de um usuário. É importante notar que o tamanho máximo dos arquivos é de 512 MB, e o Code Interpreter suporta vários formatos, incluindo CSV, PDF e JSON.
### 4. Leitura de Imagens e Arquivos Gerados
O Code Interpreter não apenas processa arquivos existentes, mas também gera novos arquivos, incluindo imagens e arquivos de dados (CSV, etc.). Esses arquivos gerados podem ser acessados e utilizados para diversas finalidades, como visualização de dados, criação de relatórios e análise de informações. A capacidade de gerar arquivos é uma das principais vantagens do Code Interpreter, pois permite que o assistente crie conteúdo dinâmico e personalizado.
Quando o Code Interpreter gera uma imagem, você pode acessá-la através do `file_id` na resposta da mensagem do assistente. O `file_id` é um identificador único que permite que você recupere o arquivo da API da OpenAI. Para baixar a imagem, você pode usar o endpoint de arquivos da API, passando o `file_id` como parâmetro.
Arquivos com caminhos são apresentados como anotações, que podem ser convertidas em links para download. Essas anotações contêm o `file_id` do arquivo, que pode ser usado para baixar o arquivo através da API Files. A conversão de anotações em links facilita o acesso aos arquivos gerados, permitindo que você os visualize e utilize em seus projetos.
### 5. Inspeção de Logs de Entrada e Saída
Para monitorar e depurar o processo de execução do Code Interpreter, é possível inspecionar os logs de entrada e saída. Esses logs fornecem informações detalhadas sobre o código executado e seus resultados, permitindo que você entenda como o Code Interpreter está funcionando e identifique possíveis problemas. A inspeção dos logs é uma ferramenta valiosa para garantir a qualidade e a confiabilidade do código gerado pelo assistente.
Os logs de entrada e saída podem ser inspecionados listando as etapas de uma execução que chamou o Code Interpreter. Para isso, você pode usar o endpoint `client.beta.threads.runs.steps.list`, passando o ID da thread e o ID da execução como parâmetros. A resposta conterá uma lista de etapas, incluindo as etapas de execução do Code Interpreter.
Cada etapa de execução do Code Interpreter conterá informações sobre o código de entrada e as saídas geradas. O código de entrada é o código Python que o assistente executou, e as saídas são os resultados da execução do código. Ao analisar esses logs, você pode identificar erros, otimizar o código e garantir que o Code Interpreter esteja funcionando corretamente.
## Conclusão
O Code Interpreter do OpenAI é uma ferramenta poderosa que amplia as capacidades dos assistentes de IA, permitindo que eles executem código Python, processem arquivos e gerem dados e imagens. Sua utilização requer atenção ao custo e ao gerenciamento de arquivos, mas os benefícios em termos de resolução de problemas complexos e automação de tarefas são significativos.
A funcionalidade de manipulação de arquivos, integrada à capacidade de gerar imagens e dados, amplia o potencial do Code Interpreter para tarefas complexas de processamento e análise de informações. A possibilidade de inspecionar os logs de execução contribui para o debug e monitoramento do processo, garantindo a qualidade e a confiabilidade dos resultados.
A contínua evolução do Code Interpreter pode incluir suporte a mais linguagens de programação e formatos de arquivo, além de otimizações para melhorar o desempenho e reduzir o custo. A integração com outras ferramentas da OpenAI poderá expandir suas aplicações e facilitar a automação de tarefas, tornando-o uma ferramenta ainda mais valiosa para desenvolvedores e empresas.
## Referência Bibliográfica
*Fonte: OpenAI. "Assistants API". Disponível em: [https://platform.openai.com/docs/assistants/tools/code-interpreter](https://platform.openai.com/docs/assistants/tools/code-interpreter). Acesso em: hoje.*
Autor: Grok 2
Guia Passo a Passo para a Utilização do Code Interpreter do OpenAI
Introdução
O Code Interpreter do OpenAI é uma ferramenta inovadora que permite que assistentes de IA executem código Python em um ambiente de execução isolado. Este recurso é particularmente útil para processar arquivos de diversos formatos e gerar novas saídas, como imagens e dados em arquivos. Este guia detalha o funcionamento do Code Interpreter, desde sua ativação até a manipulação de arquivos e análise de logs, fornecendo um caminho claro e compreensível para que você possa aproveitar ao máximo essa ferramenta.
Pré-requisitos
Antes de iniciar, é importante que você tenha:
– Uma conta no serviço de API do OpenAI.
– Acesso ao client de API do OpenAI.
– Um entendimento básico de Python e de manipulação de arquivos.
Passos Detalhados
1. Entendendo as Funcionalidades do Code Interpreter
O Code Interpreter é projetado para permitir que assistentes de IA executem código Python dentro de um ambiente de execução seguro, conhecido como “sandbox”. Esta capacidade é fundamental para automatizar tarefas complexas, resolver problemas de código e realizar cálculos matemáticos avançados. O ambiente isolado impede que o código malicioso ou não intencional cause danos ao sistema ou aos dados.
Além da execução segura do código, o Code Interpreter pode processar arquivos em diversos formatos, incluindo CSV, PDF, JSON, entre outros. Esta versatilidade permite que o assistente de IA trabalhe com dados de várias fontes, extraindo informações, analisando-as e até mesmo gerando novas saídas. A habilidade de interagir com diferentes formatos de dados amplia significativamente as aplicações práticas da ferramenta.
Um dos aspectos mais inovadores do Code Interpreter é sua capacidade de gerar arquivos que contêm dados e imagens. Por exemplo, pode-se gerar gráficos a partir de dados processados em um arquivo CSV e salvá-los como imagens PNG. Além disso, o assistente pode iterar no código, tentando diferentes abordagens até encontrar uma solução que funcione corretamente. Esta característica é especialmente útil para resolver problemas matemáticos e de programação complexos.
2. Custo e Ativação do Code Interpreter
Cada sessão do Code Interpreter é cobrada a uma taxa de US$ 0,03, e dura uma hora. Esse custo é importante para planejar o uso adequado da ferramenta, especialmente em ambientes onde o uso do assistente de IA é frequente. Se o assistente chamar o Code Interpreter simultaneamente em threads diferentes, cada sessão será cobrada separadamente, o que pode acumular custos rapidamente.
Para ativar o Code Interpreter, você precisa incluir \"code_interpreter\" no parâmetro tools ao criar o assistente. Isso pode ser feito através do client de API do OpenAI, conforme mostrado no exemplo a seguir:
assistant = client.beta.assistants.create(
instructions="You are a personal math tutor. When asked a math question, write and run code to answer the question.",
model="gpt-4o",
tools=[{"type": "code_interpreter"}]
)
A decisão de quando o Code Interpreter será invocado durante uma execução é feita pelo modelo, baseado na natureza do pedido do usuário. No entanto, você pode influenciar essa decisão ajustando as instruções fornecidas ao assistente para promover o uso do Code Interpreter em situações específicas.
3. Manipulação de Arquivos com o Code Interpreter
Arquivos podem ser passados para o Code Interpreter em dois níveis: no nível do assistente e no nível da thread. Ao passá-los no nível do assistente, os arquivos se tornam acessíveis para todas as execuções desse assistente, o que é útil para compartilhar dados entre diferentes sessões de execução. Para fazer isso, você deve fazer o upload do arquivo com o propósito assistants, como mostrado abaixo:
file = client.files.create(
file=open("mydata.csv", "rb"),
purpose='assistants'
)
No nível da thread, os arquivos são enviados especificamente para uma única execução, o que é útil para tarefas isoladas. Para isso, você deve fazer o upload do arquivo através do endpoint File upload e depois incluir o ID do arquivo na criação da thread:
thread = client.beta.threads.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?",
"attachments": [
{
"file_id": file.id,
"tools": [{"type": "code_interpreter"}]
}
]
}
]
)
O tamanho máximo suportado para os arquivos é de 512 MB, e o Code Interpreter é compatível com uma variedade de formatos, incluindo CSV, PDF, JSON e muitos outros. Para obter uma lista completa dos formatos suportados, consulte a seção “Supported files” do manual do OpenAI.
4. Leitura de Imagens e Arquivos Gerados pelo Code Interpreter
O Code Interpreter tem a capacidade de gerar arquivos de saída, como imagens e arquivos de dados, a partir de suas operações. As imagens geradas são acessíveis através do campo file_id na resposta da mensagem do assistente. Por exemplo, se uma imagem foi gerada, você pode localizar e baixar o arquivo usando o ID:
{
"id": "msg_abc123",
"object": "thread.message",
"created_at": 1698964262,
"thread_id": "thread_abc123",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "image_file",
"image_file": {
"file_id": "file-abc123"
}
}
]
}
Para baixar a imagem, você pode usar a API Files do OpenAI, passando o ID do arquivo como parâmetro:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
image_data = client.files.content("file-abc123")
image_data_bytes = image_data.read()
with open("./my-image.png", "wb") as file:
file.write(image_data_bytes)
Além de imagens, o Code Interpreter pode gerar arquivos de dados, como arquivos CSV. Quando o assistente faz referência a um caminho de arquivo (por exemplo, “Download this csv file”), os caminhos são listados como anotações. Você pode converter essas anotações em links para download do arquivo, facilitando o acesso aos dados gerados:
{
"id": "msg_abc123",
"object": "thread.message",
"created_at": 1699073585,
"thread_id": "thread_abc123",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"value": "The rows of the CSV file have been shuffled and saved to a new CSV file. You can download the shuffled CSV file from the following link:\\n\\n[Download Shuffled CSV File](sandbox:/mnt/data/shuffled_file.csv)",
"annotations": [
{
"type": "file_path",
"text": "sandbox:/mnt/data/shuffled_file.csv",
"start_index": 167,
"end_index": 202,
"file_path": {
"file_id": "file-abc123"
}
}
]
}
}
]
}
5. Logs de Entrada e Saída do Code Interpreter
Para entender o que está sendo executado e os resultados obtidos pelo Code Interpreter, você pode inspecionar os logs de entrada e saída. Isso é feito listando as etapas de uma execução que chamou o Code Interpreter. A função client.beta.threads.runs.steps.list disponibiliza essas informações:
run_steps = client.beta.threads.runs.steps.list(
thread_id=thread.id,
run_id=run.id
)
Ao examinar esses logs, você pode ver exatamente o código que foi executado e os resultados que foram obtidos, o que é útil para depuração e monitoramento do processo de execução. Este monitoramento detalhado é fundamental para garantir que o Code Interpreter esteja funcionando como esperado e para solucionar problemas que possam surgir durante a execução.
As informações nos logs incluem tanto as entradas de código quanto as saídas, fornecendo uma visão completa do que o Code Interpreter fez. Por exemplo, se o assistente executou uma operação matemática simples como 2 + 2, os logs mostrariam tanto o código executado quanto o resultado obtido, facilitando a análise e a correção de qualquer erro.
Além disso, ao monitorar esses logs, você pode entender melhor como o Code Interpreter está iterando sobre o código para resolver problemas, o que pode fornecer insights valiosos sobre como o assistente está abordando desafios computacionais complexos.
Conclusão
O Code Interpreter do OpenAI é uma ferramenta versátil e poderosa para assistentes de IA, permitindo a execução de código Python, processamento de arquivos diversos e geração de novas saídas. Ao utilizar esta ferramenta, é essencial estar ciente dos custos associados e gerenciar adequadamente os arquivos para garantir uma utilização eficiente. Com as orientações fornecidas neste guia, você está equipado para explorar o potencial do Code Interpreter em suas aplicações.
Para aprimorar a execução dos processos descritos, recomenda-se:
– Monitorar regularmente os logs de entrada e saída para garantir que o Code Interpreter esteja operando conforme o esperado.
– Planejar o uso do Code Interpreter de acordo com as necessidades específicas de suas aplicações para otimizar os custos.
– Experimentar diferentes formatos de arquivos e tipos de dados para maximizar a utilidade do Code Interpreter.
Referências Bibliográficas
Fonte: OpenAI. “Code Interpreter API Documentation”. Disponível em: [link]. Acesso em: hoje.
Autor: Qwen-Plus
Guia Completo para Utilização do Code Interpreter do OpenAI
Introdução
O Code Interpreter do OpenAI é uma ferramenta poderosa que permite a execução de código Python em um ambiente isolado, processamento de diversos formatos de arquivos e geração de imagens e dados. Este guia detalha como utilizar o Code Interpreter de forma eficiente, cobrindo desde sua funcionalidade básica até aspectos mais avançados como manipulação de arquivos, leitura de imagens geradas e inspeção de logs de entrada e saída.
Pré-requisitos
- Conhecimento básico de Python.
- Conta ativa na plataforma OpenAI.
- Biblioteca
openaiinstalada no ambiente de desenvolvimento.
1. Funcionalidades do Code Interpreter
Descrição Geral
O Code Interpreter é uma ferramenta que possibilita a execução de código Python em um ambiente seguro e isolado. Ele pode processar diferentes tipos de arquivos e gerar outputs como imagens e dados tabulares.
Primeiro Parágrafo
A principal característica do Code Interpreter é permitir que assistentes de IA executem código Python sem necessitar de permissões especiais ou acesso direto ao sistema operacional. Isso garante segurança e estabilidade durante a execução de scripts complexos.
Segundo Parágrafo
Além disso, o Code Interpreter suporta o processamento de uma ampla variedade de formatos de arquivos, incluindo CSV, PDF, JSON, entre outros. Essa flexibilidade torna a ferramenta adequada para tarefas de análise de dados e geração de relatórios visuais.
Terceiro Parágrafo
Outro ponto forte é a capacidade de iterar sobre o código até obter sucesso na execução. Isso significa que, caso o código inicialmente escrito não funcione corretamente, o Code Interpreter tentará alternativas até encontrar uma solução viável para o problema proposto.
2. Custo e Ativação do Code Interpreter
Custos Associados
Cada sessão do Code Interpreter tem um custo fixo de US$ 0,03 e dura uma hora. Para ativá-lo, é necessário configurar adequadamente o parâmetro tools ao criar o assistente.
Primeiro Parágrafo
O custo de US$ 0,03 por sessão é aplicado independentemente do tempo real de uso dentro da janela de uma hora. Portanto, mesmo que a sessão seja encerrada antes do período máximo, o valor total será cobrado.
Segundo Parágrafo
Para habilitar o Code Interpreter, é necessário adicionar "code_interpreter" ao parâmetro tools durante a criação do assistente. Isso pode ser feito facilmente através da API do OpenAI, conforme demonstrado no exemplo abaixo:
assistant = client.beta.assistants.create(
instructions="Você é um tutor pessoal de matemática. Ao responder perguntas matemáticas, escreva e execute código para fornecer a resposta.",
model="gpt-4",
tools=[{"type": "code_interpreter"}]
)
Terceiro Parágrafo
É importante lembrar que sessões simultâneas em threads diferentes incorrem em custos separados. Por isso, é recomendável planejar cuidadosamente o uso do Code Interpreter para evitar surpresas na fatura final.
3. Manipulação de Arquivos com o Code Interpreter
Gerenciamento de Arquivos
Os arquivos podem ser carregados tanto no nível do assistente quanto no nível da thread, com limites claros de tamanho e formato suportado.
Primeiro Parágrafo
Arquivos carregados no nível do assistente são acessíveis por todas as execuções associadas a esse assistente. Isso é útil quando há necessidade de compartilhar dados consistentes entre várias interações.
Segundo Parágrafo
Por outro lado, arquivos carregados no nível da thread são restritos a essa thread específica. Esse recurso é ideal para cenários onde os dados devem ser mantidos privados e isolados entre diferentes usuários ou sessões.
Terceiro Parágrafo
O tamanho máximo permitido para cada arquivo é de 512 MB, e o Code Interpreter suporta uma ampla gama de formatos, incluindo CSV, PDF, JSON e muitos outros. Certifique-se de respeitar essas limitações para evitar problemas durante o upload.
4. Leitura de Imagens e Arquivos Gerados
Acesso aos Outputs
O Code Interpreter gera arquivos como imagens e dados tabulares, que podem ser acessados facilmente via file_id.
Primeiro Parágrafo
Quando o Code Interpreter gera uma imagem, ela pode ser acessada utilizando o campo file_id presente na resposta da mensagem do assistente. Isso facilita a recuperação e download dos arquivos gerados.
Segundo Parágrafo
Da mesma forma, arquivos de dados como CSVs também são disponibilizados com seus respectivos file_ids. É possível convertê-los em links para download diretamente pela API Files do OpenAI.
Terceiro Parágrafo
Um exemplo prático de como recuperar um arquivo gerado seria:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
image_data = client.files.content("file-abc123")
image_data_bytes = image_data.read()
with open("./my-image.png", "wb") as file:
file.write(image_data_bytes)
5. Logs de Entrada e Saída
Monitoramento das Execuções
Os logs de entrada e saída do Code Interpreter podem ser inspecionados listando as etapas de uma execução específica.
Primeiro Parágrafo
Para monitorar o processo de execução do código, é possível listar as etapas de uma sessão do Code Interpreter. Isso fornece informações detalhadas sobre o código executado e seus resultados.
Segundo Parágrafo
Essa funcionalidade é especialmente útil para depurar erros ou entender melhor o comportamento do código durante a execução. Os logs contêm tanto os inputs quanto os outputs gerados pelo interpretador.
Terceiro Parágrafo
Abaixo está um exemplo de como listar as etapas de uma execução:
run_steps = client.beta.threads.runs.steps.list(
thread_id=thread.id,
run_id=run.id
)
Conclusão
Resumo Final
O Code Interpreter do OpenAI é uma ferramenta versátil que combina a capacidade de executar código Python com o processamento de múltiplos formatos de arquivos e a geração de outputs visuais e tabulares. Sua utilização requer atenção aos custos e à gestão adequada dos arquivos.
Conexões Importantes
A integração de recursos como manipulação de arquivos e geração de imagens amplia significativamente o potencial do Code Interpreter para resolver problemas complexos de análise de dados. Além disso, a possibilidade de inspecionar logs de execução contribui para um monitoramento eficaz do desempenho.
Implicações Futuras
Com o avanço contínuo da tecnologia, espera-se que o Code Interpreter passe a suportar mais linguagens de programação e formatos de arquivo, além de otimizações que reduzam custos e melhorem o desempenho.
Fonte: OpenAI Documentation. “Code Interpreter Beta”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/code-interpreter-beta. Acessado em: hoje.
Autor: DeepSeek R1
Guia Completo para Utilizar o Code Interpreter do OpenAI
Introdução
O Code Interpreter é uma ferramenta poderosa integrada aos assistentes de IA da OpenAI, permitindo a execução de código Python em um ambiente isolado e seguro. Com ele, é possível processar diversos tipos de arquivos, gerar gráficos, resolver problemas matemáticos complexos e iterar sobre o código até que a execução seja bem-sucedida. Este guia detalha como utilizar o Code Interpreter, desde sua ativação até a manipulação de arquivos e análise de logs, garantindo que você possa aproveitar ao máximo essa funcionalidade.
Pré-requisitos
Antes de começar, certifique-se de ter:
- Acesso à API da OpenAI: Você precisará de uma conta ativa e de uma chave de API válida.
- Conhecimento básico de Python: Embora não seja obrigatório, entender Python ajudará a criar instruções mais eficazes.
- Arquivos para processamento (opcional): Se desejar processar arquivos, prepare-os em formatos suportados, como CSV, PDF ou JSON.
Passo a Passo para Utilizar o Code Interpreter
1. Funcionalidades do Code Interpreter
O Code Interpreter é uma ferramenta versátil que permite a execução de código Python em um ambiente isolado. Ele é capaz de processar diversos formatos de arquivos, como CSV, PDF e JSON, além de gerar arquivos de dados e imagens de gráficos. Uma de suas principais vantagens é a capacidade de iterar sobre o código, tentando diferentes abordagens até que a execução seja bem-sucedida.
Por exemplo, se o código inicial falhar, o Code Interpreter pode ajustar automaticamente o script e tentar novamente. Isso é especialmente útil para resolver problemas matemáticos complexos ou manipular grandes volumes de dados. Além disso, ele suporta a geração de gráficos e visualizações, que podem ser exportados como imagens ou arquivos de dados.
Dica: Para maximizar o uso do Code Interpreter, forneça instruções claras ao assistente, indicando quando e como o código deve ser executado. Isso ajuda o modelo a decidir quando invocar a ferramenta.
2. Custo e Ativação do Code Interpreter
Cada sessão do Code Interpreter custa US$ 0,03 e tem duração de uma hora. Se o assistente for chamado simultaneamente em threads diferentes, cada uma contará como uma sessão separada, gerando custos adicionais. Para ativar o Code Interpreter, adicione "code_interpreter" ao parâmetro tools ao criar o assistente.
Aqui está um exemplo de como ativar o Code Interpreter:
assistant = client.beta.assistants.create(
instructions="Você é um tutor de matemática. Quando perguntado sobre matemática, escreva e execute código para resolver o problema.",
model="gpt-4",
tools=[{"type": "code_interpreter"}]
)
O modelo decide quando invocar o Code Interpreter com base nas instruções fornecidas. Por exemplo, se você incluir uma instrução como “escreva código para resolver este problema”, o assistente será mais propenso a usar a ferramenta.
Atenção: Monitore o uso do Code Interpreter para evitar custos inesperados, especialmente em cenários com múltiplas threads.
3. Manipulação de Arquivos com o Code Interpreter
O Code Interpreter permite o upload de arquivos em dois níveis: no nível do assistente (acessível a todas as execuções) e no nível da thread (acessível apenas àquela thread específica). O tamanho máximo permitido para arquivos é de 512 MB, e ele suporta diversos formatos, como CSV, PDF, JSON e outros.
Para enviar um arquivo no nível do assistente, use o seguinte código:
file = client.files.create(
file=open("mydata.csv", "rb"),
purpose='assistants'
)
assistant = client.beta.assistants.create(
instructions="Você é um tutor de matemática.",
model="gpt-4",
tools=[{"type": "code_interpreter"}],
tool_resources={
"code_interpreter": {
"file_ids": [file.id]
}
}
)
Para enviar um arquivo no nível da thread, use o endpoint de upload de arquivos e inclua o file_id na criação da mensagem:
thread = client.beta.threads.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Preciso resolver a equação `3x + 11 = 14`. Você pode ajudar?",
"attachments": [
{
"file_id": file.id,
"tools": [{"type": "code_interpreter"}]
}
]
}
]
)
Dica: Utilize arquivos no nível da thread para cenários específicos, onde o arquivo não precisa ser compartilhado entre todas as execuções.
4. Leitura de Imagens e Arquivos Gerados
O Code Interpreter pode gerar arquivos, como imagens de gráficos ou arquivos de dados (CSV, PDF, etc.). As imagens são acessíveis através do campo file_id na resposta da mensagem do assistente. Para baixar o conteúdo, use a API Files:
image_data = client.files.content("file-abc123")
image_data_bytes = image_data.read()
with open("./my-image.png", "wb") as file:
file.write(image_data_bytes)
Arquivos gerados com caminhos são listados como anotações na resposta da mensagem. Essas anotações podem ser convertidas em links para download:
{
"id": "msg_abc123",
"object": "thread.message",
"created_at": 1699073585,
"thread_id": "thread_abc123",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": {
"value": "As linhas do arquivo CSV foram reorganizadas e salvas em um novo arquivo. Baixe o arquivo CSV reorganizado aqui: [Baixar CSV Reorganizado](sandbox:/mnt/data/shuffled_file.csv)",
"annotations": [
{
"type": "file_path",
"text": "sandbox:/mnt/data/shuffled_file.csv",
"start_index": 167,
"end_index": 202,
"file_path": {
"file_id": "file-abc123"
}
}
]
}
}
]
}
Dica: Utilize a API Files para acessar e baixar arquivos gerados pelo Code Interpreter.
5. Logs de Entrada e Saída
Para inspecionar os logs de entrada e saída do Code Interpreter, liste as etapas de uma execução que chamou a ferramenta:
run_steps = client.beta.threads.runs.steps.list(
thread_id=thread.id,
run_id=run.id
)
Os logs fornecem detalhes sobre o código executado e seus resultados, permitindo o monitoramento e debug do processo:
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "step_abc123",
"object": "thread.run.step",
"type": "tool_calls",
"run_id": "run_abc123",
"thread_id": "thread_abc123",
"status": "completed",
"step_details": {
"type": "tool_calls",
"tool_calls": [
{
"type": "code",
"code": {
"input": "# Calculando 2 + 2\nresult = 2 + 2\nresult",
"outputs": [
{
"type": "logs",
"logs": "4"
}
]
}
}
]
}
}
]
}
Dica: Utilize os logs para entender como o Code Interpreter está processando suas solicitações e ajustar as instruções conforme necessário.
Conclusão
O Code Interpreter é uma ferramenta poderosa para executar código Python, processar arquivos e gerar dados e imagens. Com este guia, você aprendeu a ativar a ferramenta, gerenciar arquivos, acessar logs e baixar resultados. Para aprimorar sua utilização, forneça instruções claras e monitore os custos associados.
A evolução contínua do Code Interpreter promete suporte a mais linguagens e formatos de arquivo, ampliando ainda mais suas aplicações. Experimente a ferramenta e explore seu potencial para automatizar tarefas complexas.
Referência Bibliográfica
Fonte: OpenAI. “Code Interpreter Documentation”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/assistants/tools/code-interpreter. Acesso em: hoje.