当今，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛，其中自然语言处理是非常重要的一环。OpenAI 的 GPT 模型是自然语言处理领域的一项重要技术，它可以根据已有的文本数据，自动生成具有语言逻辑的文章，让计算机具备了一定的语言智能。ChatGPT 是一个基于 GPT 模型的聊天机器人，能够与人类进行自然语言的交互，实现了自然语言生成的能力。而 ChatGPT 镜像网站则是在原有 ChatGPT 的基础上，通过搭建自己的服务器，实现了 ChatGPT 的本地化部署。

ChatGPT 镜像网站的实现原理是将 ChatGPT 的源代码并将其部署在服务器上。在部署过程中，需要先将 ChatGPT 的代码上传至宝塔控制面板，部署完成后，用户可以通过访问网址直接使用 ChatGPT 进行聊天。

这里提供了一个完整的源码：https://wwi.lanzoup.com/iYVqX0thv3cd

下面是一个简单的示例，使用PHP和OpenAI API实现与ChatGPT的交互：

<?php
// 设置OpenAI API密钥
$open_ai_key = "your_openai_api_key_here";

// 如果未提交消息，则显示默认欢迎消息
if (!isset($_POST['message'])) {
    echo json_encode([
        "raw_message" => "",
        "message" => "欢迎来到我的聊天机器人，请问有什么可以帮助您的？",
        "status" => "success",
    ]);
    exit;
}

// 创建OpenAI API请求
$data = [
    "model" => "text-davinci-002",
    "prompt" => $_POST['context'] . "\n" . $_POST['message'],
    "temperature" => 0.7,
    "max_tokens" => 150,
    "stop" => ["\n"]
];
$options = [
    'http' => [
        'header'  => "Content-type: application/json\r\nAuthorization: Bearer $open_ai_key\r\n",
        'method'  => 'POST',
        'content' => json_encode($data),
    ],
];

// 发送OpenAI API请求并处理响应
$context = stream_context_create($options);
$response = file_get_contents("https://api.openai.com/v1/completions", false, $context);
if (!$response) {
    echo json_encode([
        "raw_message" => "",
        "message" => "对不起，出了点问题，请稍后再试。",
        "status" => "error",
    ]);
    exit;
}

// 解析OpenAI API响应并返回结果
$decoded = json_decode($response, true);
if (isset($decoded['choices'][0]['text'])) {
    $message = $decoded['choices'][0]['text'];
    echo json_encode([
        "raw_message" => $_POST['message'],
        "message" => $message,
        "status" => "success",
    ]);
    exit;
} else {
    echo json_encode([
        "raw_message" => $_POST['message'],
        "message" => "对不起，我不理解您的问题，请重新尝试。",
        "status" => "error",
    ]);
    exit;
}
?>

在代码的第一部分，我们设置了一些变量，这些变量将在稍后使用。变量 $open_ai_key 包含我们的 OpenAI API 密钥，用于验证我们对 API 的请求。变量 $chat_history 是一个数组，将保存聊天历史记录，我们将使用它发送给 OpenAI 进行文本补全，我们检查用户是否通过 POST 请求提交了消息。如果是，我们将消息添加到聊天历史记录数组中，并将变量 $message 设置为用户的消息。

第二部分检查历史记录数组中是否有任何先前的聊天消息。如果有，我们使用 implode() 函数将它们连接成一个字符串。这将创建一个上下文字符串，我们将与用户的消息一起发送给 OpenAI 进行文本补全。

然后，我们使用 $open_ai_key 变量进行身份验证，构造了我们的 OpenAI API 请求。我们将上下文字符串（如果有）和用户的消息传递给 API。

一旦我们从 OpenAI API 收到响应，我们就从响应中提取已完成的文本，并将其添加到我们的聊天历史记录数组中，我们将聊天历史记录输出为 JSON 对象，前端应用程序可以读取它。

这段代码提供了一个基本框架，用于构建使用 OpenAI 的 GPT 语言模型的聊天机器人。它允许我们将消息发送到模型进行文本补全，并跟踪聊天历史记录，以提供对话式体验。