基于上面的例子，实现service的代码

这个例子中，我们需要实现一个service，能够接收用户的输入，然后返回一个类ChatGPT的AI与用户进行对话。下面是一个简单的Python实现：

from typing import List, Tuple
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

# 定义输入和输出的数据模型
class Input(BaseModel):
    text: str

class Output(BaseModel):
    text: str

# 定义FastAPI实例
app = FastAPI()

# 定义处理输入的路由
@app.post("/chat/")
async def chat(input: Input) -> Output:
    # 调用ChatGPT模型进行对话
    response = ChatGPT(input.text)
    # 返回模型输出
    return Output(text=response)

在上面的代码中，我们首先定义了输入和输出的数据模型，然后创建了一个FastAPI实例。接着，我们定义了一个路由，通过POST方法接收用户输入，并将其传递给ChatGPT模型进行处理。最后，将模型的输出作为响应返回给用户。