代码是如何实现上面的功能

实现类 ChatGPT 的 AI 与用户进行对话通常需要使用自然语言处理（NLP）技术和深度学习模型。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 Transformers 库中的 GPT-2 模型来实现这个功能：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载 GPT-2 模型和分词器
model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 定义对话函数
def chatbot(text):
    # 将用户输入编码为 token
    input_ids = tokenizer.encode(text + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
    # 生成回复
    output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    # 将回复解码为文本
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# 与用户进行对话
while True:
    user_input = input("你：")
    response = chatbot(user_input)
    print("AI：" + response)

这个代码示例使用了 GPT-2 模型作为 ChatGPT 的 AI，通过对用户输入进行编码，然后使用模型生成回复，最后将回复解码为文本。当然，实现一个高质量的 ChatGPT 还需要更多的技术和优化，比如对话历史管理、情感分析、对抗样本训练等等。