在现今智能化、信息化的时期，人们对智能问答系统的需求愈来愈高。Chatbot是一种基于人工智能核心技术的对话机器人，可以摹拟自然语言交互，与人类通过自然语言进行对话。而Chatgpt又是一种基于GPT2语言模型的chatbot，支持多种语言，并能够完成各种复杂的问答任务。怎么搭建自己的chatgpt，构建智能问答系统呢？

第一步，确立需求，明确目标。在构建智能问答系统前，需要明确具体的需求，和目标。需要斟酌的问题有：系统用于哪一种领域？需要解决哪些问题？为何需要chatgpt而非其他技术？肯定了这些问题后，才能更好地计划chatgpt的搭建。

第二步，准备数据，训练模型。Chatgpt的核心是GPT2语言模型，因此要训练一个自己的chatgpt，需要大量的数据。可以通过网络爬虫等技术获得大量的文本数据，然后对这些数据进行清洗和挑选，得到训练模型需要的数据。

第三步，安装Docker和Docker-Compose。Docker是一种软件容器解决方案，能够提供一种轻量级的软件虚拟化技术，将利用程序及其依赖，打包成一个可移植的容器，以方便在任何Linux或Windows服务器上运行。Docker-Compose则是一个基于Docker的利用程序容器化管理工具，可以通过一个主要的YAML文件来定义服务、网络和卷等参数。

第四步，构建Docker镜像，并启动。在完成了步骤三的安装后，可以开始构建chatgpt所需容器镜像，并通过Docker-Compose管理各容器的关系。步骤四可能触及比较复杂的进程，如数据预处理、模型训练、pytorch安装等。

第五步，集成利用程序。在集成利用程序前，可以先创建简单的测试服务，以验证chatgpt会不会正常工作。在验证通过后，可以通过Python源代码集成利用程序，实现对Chatgpt的调用。

第六步，API管理与测试。在以上步骤完成后，需要管理API，并对chatgpt进行测试。在实际利用中，API通常是向外部系统和利用程序提供的接口。API管理需要确保API的安全、可靠和可用。

在本篇文章中，我们介绍了从需求明确到API管理，搭建自己的chatgpt，构建智能问答系统的完全流程。通过完成这些步骤，我们可以构建一个符合自己需求的chatgpt，提供智能化的问答服务。