搭建ChatGPT风格对话机器人的核心步骤

环境准备
Python 3.7+环境是基础，需安装transformers库和torch框架。推荐使用虚拟环境隔离依赖：

pip install transformers torch sentencepiece

模型加载
Hugging Face提供的预训练模型可直接调用。以GPT-2为例：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

对话逻辑实现
构建文本生成函数，通过调节temperature参数控制回答随机性：

def generate_response(prompt, max_length=50):
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=max_length, temperature=0.7)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

部署方案
使用Flask快速构建API接口：

from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_input = request.json.get('message')
    response = generate_response(user_input)
    return jsonify({"response": response})

优化方向

• 使用更大的模型如GPT-3或LLaMA需调整硬件配置
• 添加对话历史管理实现多轮上下文
• 结合RAG技术增强知识检索能力

注意事项

模型文件首次下载需较长时间，建议提前缓存。生产环境部署需考虑GPU加速和并发处理能力。