在现今数据可视化的流行趋势下，时序图是一种非常重要的可视化情势。时序图是一种能够显示事件产生顺序的图表，能够轻松解释时序数据的趋势和变化，如市场股票价格、定单时间和运输时间等。但是，绘制时序图要求专业的技能和工具，而图形化高级预测和信息提取技术（ChatGPT）改变了这一局面。本文将探讨使用ChatGPT绘制时序图的可行性。

CS（Chat Script）是一种基于模式匹配的对话系统，它处理自然语言和回答问题的能力。GPT（Generative Pre-training Transformer）是一种基于人工智能的语言预测模型，它能够通过浏览和理解大量的文本来进行预测。ChatGPT是Combining CS和GPT的模型，是一种聊天机器人和人工智能模型的相结合。ChatGPT被广泛用于处理自然语言，但是会不会可以用于绘制时序图？

ChatGPT能够理解自然语言，将其转换成在图上显示的时序数据其实不容易。需要对ChatGPT的基本逻辑和输出逻辑有一个简单的了解。它主要由两个核心部份：输入和输出。输入是自然语言，输出是一个几率散布，每一个位置都对应一个可能性得分。ChatGPT的主要优点有很强的语言摹拟和预测能力，它能够摹拟大量的语言并且提供一个基于几率的输出。

在ChatGPT中，探测未来的时间序列，需要训练数据。时间序列是一组按时间有序排列的数据。我们需要针对某种指标分析趋势，如价格或销售数据。越多的数据意味着预测的效果越好。时间越长，ChatGPT的效果会更加显著。

但是，如果我们想要绘制一幅时序图，我们将面临一个基本问题：怎么将ChatGPT的输出转换为图形数据输出？我们可使用数据可视化工具，将输出结果转换为图表数据，如CSV文件格式。另外一种方法是使用JavaScript实现图表的绘制，然后使用Tensorflow进行建模和输出。

ChatGPT可以帮助我们理解和预测大量的数据，但是用ChatGPT绘制时序图依然存在一些限制。数据的准确性取决于输入数据的质量。如果输入数据不准确或少许，ChatGPT模型将不够硬朗，预测结果将不准确。建立模型需要大量的数据和计算资源，如果这些条件不满足，则不能成功建立可视化模型。

用ChatGPT绘制时序图是可行的，但它的可信度取决于数据的质量和基础模型的建立。ChatGPT对数据预处理和建模进程中的计算资源依赖性质非常强，需要有专业人员才能有效的利用于时序图的绘制。但是这类方法无疑为我们提供了另外一种可视化时序数据的新方式。

结论：ChatGPT可以用于时序图的绘制，但需要足够的数据和计算资源，并且对处理和建模等非常依赖于专业人员。