怎么调用这个函数实现该功能呢

调用 ChitGPT 的函数可以分为以下几个步骤：

1. 安装依赖：ChitGPT 使用 PyTorch 和 Transformers 库，需要先安装这两个库。

2. 导入 ChitGPT：在 Python 中导入 ChitGPT 模型以及相关的 Tokenizer。

   from chitgpt import ChitGPT
   from transformers import AutoTokenizer

3. 加载模型：使用 `ChitGPT.from_pretrained()` 函数来加载事先训练好的 ChitGPT 模型。

   model = ChitGPT.from_pretrained("chitgpt-medium-cn")

4. 加载 Tokenizer：使用 `AutoTokenizer.from_pretrained()` 函数来加载事先训练好的 Tokenizer。

   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt-medium-cn")

5. 调用模型：使用 `model.generate()` 函数来生成回答。该函数参数中需要传入用户提问的文本，以及生成回答时的一些设置。

   answer = model.generate(
               input_ids=input_ids,
               max_length=1024,
               do_sample=True,
               top_p=0.92,
               top_k=50,
               temperature=0.8
           )

其中，`input_ids` 是用户提问的文本经过 Tokenizer 处理后的 ID 列表；`max_length` 是生成回答的最大长度；`do_sample` 表示是否使用采样方式来生成回答；`top_p` 和 `top_k` 分别表示采样时的概率和数量限制；`temperature` 表示采样时的温度参数。

完整代码示例：

from chitgpt import ChitGPT
from transformers import AutoTokenizer

model = ChitGPT.from_pretrained("chitgpt-medium-cn")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt-medium-cn")

while True:
    # 获取用户输入的问题
    question = input("你：")

    # 将问题转换成模型输入所需格式
    input_ids = tokenizer.encode(
        question, 
        add_special_tokens=True, 
        return_tensors="pt"
    )

    # 使用模型生成回答
    answer = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=1024,
        do_sample=True,
        top_p=0.92,
        top_k=50,
        temperature=0.8
    )

    # 将模型生成的回答转换成文本格式
    answer_text = tokenizer.decode(
        answer[0], 
        skip_special_tokens=True
    )

    # 输出模型生成的回答
    print("ChitGPT：", answer_text)

运行以上代码后，即可与 ChitGPT 进行对话。