从系统的整体架构出发，再对各项功能模块具体功能的需求分析，以及用户功能分析，系统数据的需求，性能运行环境的需求，及可扩展需求等

系统整体架构：

ChitGPT系统采用了类似于ChatGPT的基于Transformer的预训练模型来实现对话功能。整体架构包含以下几个模块：

1. 输入处理模块：负责将用户输入的文本进行预处理，包括分词、词向量化等操作。

2. 对话生成模块：利用预训练模型对输入进行编码，并生成对应的输出文本。

3. 输出处理模块：对生成的输出文本进行后处理，包括去除特殊字符、格式化等操作。

4. 数据存储模块：将用户的历史对话记录存储在数据库中，以便后续对话时使用。

5. 用户接口模块：提供用户与系统交互的界面，包括命令行界面、Web界面等。

功能模块需求分析：

1. 输入处理模块：

需求1.1：支持中文和英文两种语言的输入。

需求1.2：支持通用领域的分词和词向量化操作。

2. 对话生成模块：

需求2.1：支持基于Transformer的预训练模型。

需求2.2：支持对话生成的实时性，能够快速地对用户输入进行响应。

需求2.3：支持对话生成的可扩展性，能够灵活地增加新的对话模型。

3. 输出处理模块：

需求3.1：支持输出文本的格式化和去除特殊字符等操作。

需求3.2：支持输出文本的可读性和易理解性。

4. 数据存储模块：

需求4.1：支持数据的安全存储和访问权限控制。

需求4.2：支持数据备份和恢复操作，以确保数据的可靠性和完整性。

5. 用户接口模块：

需求5.1：支持不同终端（命令行、Web界面）的用户交互方式。

需求5.2：支持多用户同时在线交互。

需求5.3：支持用户对话记录的查看和搜索。

系统数据需求：

1. 用户输入的文本数据；

2. 对话生成模型的预训练数据；

3. 用户对话记录的存储数据。

性能运行环境的需求：

1. 支持GPU加速，以提高预测效率；

2. 支持多线程并发处理，以提高系统的吞吐量；

3. 支持分布式部署，以提高系统的可靠性和可扩展性。

可扩展需求：

1. 支持基于领域知识的对话生成，以提高系统的对话质量；

2. 支持多语言对话生成，以适应不同语种用户的需求；

3. 支持对话情感分析和个性化推荐，以提高系统的用户体验。