● Open Interpreter（开放解释器）

让语言模型在您的计算机上运行代码。
在本地实现的开源OpenAI的代码解释器。

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![poster](https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/assets/63927363/08f0d493-956b-4d49-982e-67d4b20c4b56)
```shell pip install open-interpreter ``` ```shell interpreter ```
**Open Interpreter（开放解释器）** 可以让大语言模型（LLMs）在本地运行代码（比如 Python、JavaScript、Shell 等）。安装后，在终端上运行 `$ interpreter` 即可通过类似 ChatGPT 的界面与 Open Interpreter 聊天。本软件为计算机的通用功能提供了一个自然语言界面，比如： - 创建和编辑照片、视频、PDF 等 - 控制 Chrome 浏览器进行搜索 - 绘制、清理和分析大型数据集 - ... **⚠️ 注意：在代码运行前都会要求您批准执行代码。**
## 演示 https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/assets/63927363/37152071-680d-4423-9af3-64836a6f7b60 #### Google Colab 上也提供了交互式演示： [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1WKmRXZgsErej2xUriKzxrEAXdxMSgWbb?usp=sharing) ## 快速开始 ```shell pip install open-interpreter ``` ### 终端安装后，运行 `interpreter`： ```shell interpreter ``` ### Python ```python from interpreter import interpreter interpreter.chat("Plot AAPL and META's normalized stock prices") # 执行单一命令 interpreter.chat() # 开始交互式聊天 ``` ## 与 ChatGPT 的代码解释器比较 OpenAI 发布的 [Code Interpreter](https://openai.com/blog/chatgpt-plugins#code-interpreter) 和 GPT-4 提供了一个与 ChatGPT 完成实际任务的绝佳机会。但是，OpenAI 的服务是托管的，闭源的，并且受到严格限制： - 无法访问互联网。 - [预装软件包数量有限](https://wfhbrian.com/mastering-chatgpts-code-interpreter-list-of-python-packages/)。 - 允许的最大上传为 100 MB，且最大运行时间限制为 120.0 秒 - 当运行环境中途结束时，之前的状态会被清除（包括任何生成的文件或链接）。 --- Open Interpreter（开放解释器）通过在本地环境中运行克服了这些限制。它可以完全访问互联网，不受运行时间或是文件大小的限制，也可以使用任何软件包或库。它将 GPT-4 代码解释器的强大功能与本地开发环境的灵活性相结合。 ## 命令 ### 交互式聊天要在终端中开始交互式聊天，从命令行运行 `interpreter`： ```shell interpreter ``` 或者从.py 文件中运行 `interpreter.chat()`： ```python interpreter.chat() ``` ### 程序化聊天为了更精确的控制，您可以通过 `.chat(message)` 直接传递消息： ```python interpreter.chat("Add subtitles to all videos in /videos.") # ... Streams output to your terminal, completes task ... interpreter.chat("These look great but can you make the subtitles bigger?") # ... ``` ### 开始新的聊天在 Python 中，Open Interpreter 会记录历史对话。如果你想从头开始，可以进行重置： ```python interpreter.messages = [] ``` ### 保存和恢复聊天 ```python messages = interpreter.chat("My name is Killian.") # 保存消息到 'messages' interpreter.messages = [] # 重置解释器 ("Killian" 将被遗忘) interpreter.messages = messages # 从 'messages' 恢复聊天 ("Killian" 将被记住) ``` ### 自定义系统消息你可以检查和配置 Open Interpreter 的系统信息，以扩展其功能、修改权限或赋予其更多上下文。 ```python interpreter.system_message += """ 使用 -y 运行 shell 命令，这样用户就不必确认它们。 """ print(interpreter.system_message) ``` ### 更改模型 Open Interpreter 使用[LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/providers/)连接到语言模型。您可以通过设置模型参数来更改模型： ```shell interpreter --model gpt-3.5-turbo interpreter --model claude-2 interpreter --model command-nightly ``` 在 Python 环境下，您需要手动设置模型： ```python interpreter.llm.model = "gpt-3.5-turbo" ``` ### 在本地运行 Open Interpreter（开放解释器） ```shell interpreter --local ``` ### 调试模式为了帮助贡献者检查和调试 Open Interpreter，`--verbose` 模式提供了详细的日志。您可以使用 `interpreter --verbose` 来激活调试模式，或者直接在终端输入： ```shell $ interpreter ... > %verbose true <- 开启调试模式 > %verbose false <- 关闭调试模式 ``` ## 安全提示由于生成的代码是在本地环境中运行的，因此会与文件和系统设置发生交互，从而可能导致本地数据丢失或安全风险等意想不到的结果。 **⚠️ 所以在执行任何代码之前，Open Interpreter 都会询问用户是否运行。** 您可以运行 `interpreter -y` 或设置 `interpreter.auto_run = True` 来绕过此确认，此时： - 在运行请求修改本地文件或系统设置的命令时要谨慎。 - 请像驾驶自动驾驶汽车一直握着方向盘一样留意 Open Interpreter，并随时做好通过关闭终端来结束进程的准备。 - 考虑在 Google Colab 或 Replit 等受限环境中运行 Open Interpreter 的主要原因是这些环境更加独立，从而降低执行任意代码导致出现问题的风险。 ## 它是如何工作的？ Open Interpreter 为[函数调用语言模型](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling)配备了 `exec()` 函数，该函数接受 `编程语言`（如 "Python "或 "JavaScript"）和要运行的 `代码`。然后，它会将模型的信息、代码和系统的输出以 Markdown 的形式流式传输到终端。 # 作出贡献感谢您对本项目参与的贡献！我们欢迎所有人贡献到本项目里面。请参阅我们的 [贡献准则](CONTRIBUTING.md)，了解如何参与贡献的更多详情。 ## 规划图若要预览 Open Interpreter 的未来，请查看[我们的路线图](https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/blob/main/docs/ROADMAP.md) 。 **请注意**：此软件与 OpenAI 无关。 ![thumbnail-ncu](https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/assets/63927363/1b19a5db-b486-41fd-a7a1-fe2028031686)