ChatGPT（生成式预训练转换器）是使用一种称为从人类反馈中强化学习的技术开发的，用于训练语言模型，使其具有很强的对话性，本质上是聊天机器人的升级版本。
聊天机器人是 AI 系统的典型示例，也是智能人机交互 (HCI) 最基本和最广泛的示例之一。它是一种计算机程序，在通过文本或语音进行对话时会像智能实体一样做出响应，并通过自然语言处理 (NLP) 理解一种或多种人类语言。
01 .现有聊天机器人相关底层技术框架：
模式匹配是基于代表性的刺激-响应模块。输入一个句子（刺激），并创建与用户输入一致的输出（响应）。Eliza 和 ALICE 是第一批使用模式识别算法开发的聊天机器人。
人工智能标记语言 (AIML)创建于 1995 年至 2000 年，它基于模式识别或模式匹配技术的概念。它适用于遵循刺激-响应方法的人与聊天机器人之间对话的自然语言建模。它是一种基于 XML 的标记语言。
潜在语义分析 (LSA)可以与 AIML 一起用于聊天机器人的开发。它用于发现单词之间的相似性作为向量表示。问候语和一般问题等基于模板的问题可以使用 AIML 来回答，而其他未回答的问题则使用 LSA 来回答。
Chatscript是 AIML 语言的继承者，是一个专家系统，由开源脚本语言和运行它的引擎组成。它由与主题关联的规则组成，找到与用户查询字符串匹配的最佳项目并在该主题中执行规则。
RiveScript是一种纯文本、基于行的脚本语言，用于开发聊天机器人和其他对话实体。它是开源的，具有适用于 Go、Java、JavaScript、Perl 和 Python的可用接口。
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域，探索计算机对自然语言文本或语音的处理。大多数 NLP 技术都基于机器学习。
自然语言理解 (NLU)是任何 NLP 任务的核心。它是一种实现自然用户界面（例如聊天机器人）的技术。NLU 旨在从自然语言用户输入中提取上下文和含义，这些输入可能是非结构化的，并根据用户意图做出适当的响应。
02 .当前的5种聊天机器人：
基于知识领域的分类考虑了聊天机器人可以访问的知识或训练它的数据量。开放域聊天机器人可以谈论一般话题并做出适当回应，而封闭域聊天机器人则专注于特定知识领域，可能无法回答其他问题。
基于所提供服务的分类考虑了聊天机器人与用户的情感接近度、发生的亲密互动的数量，并且还取决于聊天机器人正在执行的任务。人际聊天机器人位于通信领域，提供餐厅预订、航班预订和常见问题解答机器人等服务。
基于目标的分类考虑了聊天机器人旨在实现的主要目标。信息聊天机器人旨在为用户提供预先存储的信息或可从固定来源获得的信息，例如 FAQ 聊天机器人。基于聊天/会话的聊天机器人与用户交谈。
基于规则的模型聊天机器人是大多数第一批聊天机器人构建的架构类型，就像许多在线聊天机器人一样。他们根据一组固定的预定义规则选择系统响应，基于识别输入文本的词汇形式而不创建任何新的文本答案。
基于检索的模型在使用 API 查询和分析可用资源时提供了更大的灵活性。基于检索的聊天机器人在将匹配方法应用于响应选择之前，会从索引中检索一些候选响应。
聊天机器人并不完全属于某一类别，而是这些类别以不同的比例存在于每个聊天机器人中。
