在今天的人工智能领域，自然语言生成技术（Natural Language Generation，简称NLG）得到了广泛的利用。在有关自动文本与语音生成等利用的各个领域中，这项技术的利用也如雨后春笋般的出现。聊天机器人（Chatbot）是其中的一种类型。ChatGPT是一个基于深度学习的自然语言处理技术，借助单片机神经网络扩大了和改进了 OpenAI 的语言模型（GPT⑵）。

那末，如果想要让自己的chatbot具有像写文章一样的能力，该怎样做呢？你需要用 Python 来调用 ChatGPT，让文本生成变得如此轻松自若。

我们需要从 Huggingface Transformers 库中导入 GPT⑵ 模型。这一步需要进行一些简单的准备工作。安装 transformers 库是其中之一。在 Python 环境中打开命令行并输入以下代码便可。

```python

!pip install transformers

```

然后，我们导入 GPT⑵ 模型并赋值给变量 generator。

```python

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model_name = "gpt2"

generator = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

```

代码中的 `model_name` 是预先训练好的 GPT⑵ 模型的名称。由于 GPT⑵ 模型的大小会影响生成文本的质量和速度，因此我们可以选择其他大小的模型，包括 GPT、GPT⑵、GPT⑶ 等。

接下来我们需要将需要生成文本的话题作为输入。我们可使用 tokenizer 实例化一个输入对象。

```python

# 构建输入

text = "Python调用ChatGPT，在聊天Bot中加入自动生成文本的能力。"

input_ids = tokenizer.encode(

text, add_special_tokens=True, return_tensors="pt"

)

```

在这个例子中，我们选择的输入句子是“Python调用ChatGPT，在聊天Bot中加入自动生成文本的能力。” 这是一个轻松而有趣的话题，而 ChatGPT 的生成能力会让你更加轻松，无需费力就可以完成文本的生成。

生成文本的最后一步是调用 GPT⑵ 模型。这个进程非常简单。我们只需要提供输入张量和最大生成长度便可。

```python

# 通过模型进行生成

outputs = generator.generate(input_ids, max_length=1024, do_sample=True)

generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

```

代码中，`max_length`是指生成的文本长度。`do_sample`参数表示会不会履行随机采样，因此我们可以取得更多文本生成的变化性。

我们可以打印输出并检查生成的文本，看看 ChatGPT 的生成效果如何。

```python

# 打印生成的句子

print(generated_text)

```

将结果打印出来，生成了一段非常具有逻辑性的文本: “Python调用ChatGPT，让聊天Bot具有自动生成文本的能力”，这不正是我们想要的结果吗？

经过这样的调用和使用，我们可以轻松地将 ChatGPT 引入到聊天机器人中，使我们的机器人具有更加丰富的技能。

在此之上，我们还可以通过对模型的细节进行更改，进一步优化并增强生成文本的质量。例如，使用更大的模型，通过更改温度参数来控制生成文本的多样性，从而完成更加自然、生动和多样的文本生成。

ChatGPT 是一项极为强大的技术，为聊天机器人和其他自动化机器人提供了巨大的优化空间。在 Python 的支持下，我们可以轻松进行调用。让 ChatGPT 带给你更多欣喜吧！