设计一个有效的问答系统需要考虑以下几个方面：

  1. 数据收集和标注：问答系统的核心是基于大量的数据进行训练和学习。因此，第一步是收集和标注问题和对应的答案。这可以通过人工收集、爬取网络内容或使用已有的问答数据集等方式进行。

  2. 文本处理和特征提取：在将问题和答案输入到模型之前，需要对文本进行处理和特征提取。这包括分词、去除停用词、词性标注和句法分析等。特征提取可以使用词袋模型、TF-IDF权重或词向量表示等方法。

  3. 模型选择和训练：根据具体需求，可以选择不同的模型来构建问答系统，如传统的统计机器学习方法、深度学习模型（如循环神经网络、注意力机制等）或基于预训练模型（如BERT、GPT等）。训练模型时，可以使用监督学习或强化学习的方法。

  4. 知识图谱和语义理解：为了提高问答系统的准确性和可理解性，可以引入知识图谱和语义理解模块。知识图谱可以用于实体链接和关系推理，以便更好地理解问题和答案之间的语义关系。

  5. 评估和优化：评估问答系统的性能是非常重要的。可以使用指标如准确率、召回率、F1值等来评估系统的性能。根据评估结果，可以进行模型优化、数据增强或改进系统的其他组成部分。

  6. 用户界面和交互设计：除了系统的技术层面，还需要提供一个用户友好的界面和交互设计。这包括一个简洁明了的界面、直观的问题输入方式和干净整洁的答案展示。

  7. 持续更新和维护：问答系统需要持续更新和维护，以适应用户的需求和变化的环境。这可以通过持续收集新的数据、重新训练模型、修复BUG和增加新功能来实现。

  总而言之，设计一个有效的问答系统需要综合考虑数据收集与标注、文本处理与特征提取、模型选择与训练、知识图谱与语义理解、评估与优化、用户界面与交互设计以及持续更新与维护等方面的因素。通过这些步骤，可以建立一个能够准确回答用户问题的问答系统。