为了编写一个聊天人工智能，你需要使用自然语言处理（NLP）技术，并结合机器学习算法来实现一个对话系统。下面是一些基本步骤：

1. 数据收集：收集大量的对话数据，包括问题和回答的配对，可以从公开的数据集中获取。

2. 数据预处理：清洗和标准化数据，包括去除不必要的特殊字符、将文本转换为小写等。

3. 特征提取：根据所选用的模型或算法来提取适当的特征，常见的方法有词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。

4. 模型训练：将准备好的数据输入到机器学习模型中进行训练，你可以选择传统机器学习方法如支持向量机（SVM）、决策树等，也可以选择深度学习模型如循环神经网络（RNN）或变种如长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制Transformer.

5. 模型评估与调优：使用测试集评估训练后的模型性能，并针对不足之处进行改进优化。

6. 集成部署：将训练好并调优过后的聊天人工智能应用于实际场景中，这可能涉及到将模型部署在服务器上，以便能够实时响应用户的对话请求。

7. 持续优化和更新：随着使用中发现的问题或意见反馈，持续改进你的聊天人工智能系统，这可以包括增加更多训练数据、调整模型参数等。

请注意，在编写一个高质量的聊天人工智能时需要投入大量时间和资源，并且可能需要一定程度的技术知识和经验，涉及到语言理解、语境处理、情感分析等复杂任务时还需要相应算法和模型来支持。