要进行AI智能问答的实操方法，可以按照以下步骤：

选择一个开放的AI智能问答平台，例如OpenAI、IBM Watson、Microsoft Azure等等。

准备问题库和答案库。问题库是一组你想要回答的问题，答案库是对应问题的正确答案。可以从已有文本数据中提取问题和答案，也可以手动创建。

将问题库和答案库上传到所选平台，并训练AI模型。根据不同平台，训练过程可能需要设置一些参数和调整模型结构。

测试AI模型的准确性。可以输入一些测试问题，看看AI模型是否能够正确地回答问题。如果存在错误，可以修改问题库和答案库，并重新训练模型。

集成AI模型到你的应用程序或者网站。根据所选平台，可以使用提供的API接口或者SDK来完成集成。

请注意，在实际操作中，还需要考虑如何保护用户隐私、如何提高回答的准确性、如何处理未知问题等问题。

实操方法可以分为以下三个步骤：1. 收集问题及相关数据：首先需要收集大量的问题及其对应的答案，同时还需要收集相关的知识库、语料库等数据，并进行标注和清理。
2. 搭建模型与算法选择：根据需求和数据情况，选择合适的模型架构和算法，比如深度学习模型、BERT算法等，并进行模型训练和优化，得到较为准确的答案预测模型。
3. 系统部署与优化：确定好实验环境后，将训练好的模型部署到系统中，可以采用API服务的方式，用户通过传递问题参数，系统返回预测结果。
同时需要进行系统优化，比如加速预测速度、提高准确率、增加问题类型等。

要进行AI智能问答实操，需要先确定问题范围和数据来源，然后利用机器学习或自然语言处理技术对数据进行处理和分析，构建出问题与答案的匹配模型。

接着，通过算法实现答案的匹配和推荐，并对推荐结果进行评估和优化。此外，还需要针对实际应用场景进行定制化开发和部署，提高问答系统的精度和效率。最后，应用领域需要不断反馈和优化，使得AI智能问答系统不断完善和优化。

收集数据：AI 系统需要大量的数据来训练和提高，因此需要收集相关数据，如文本、图像等。

确定问题类型：确定您的 AI 智能问答系统将回答哪些类型的问题。例如，是针对常见问题的 FAQ，还是需要回答更复杂的问题？

挑选正确的算法：选择适合您的场景的算法。例如，根据问题类型选择基于规则的系统、统计系统或深度学习系统。

训练模型：使用您收集的数据，训练您的 AI 模型，并根据反馈数据和用户评价不断优化。

集成到您的应用程序中：将 AI 智能问答系统集成到您的应用程序中，以便用户可以轻松访问。

测试和优化：测试您的 AI 智能问答系统，收集用户反馈并根据反馈进行优化，以提高系统的准确性和用户体验。

持续改进：持续监控和改进您的 AI 智能问答系统，以保持其准确性和用户满意度。

1.

选择合适的AI问答平台。如百度AI、腾讯AI等。目前市面上有各种不同的AI问答平台供用户使用，用户可以根据需求选择适合自己的平台。

2.

注册并登录AI问答平台。进入目标平台后点击注册或登录，填写相关信息，进行注册或登录操作。

3.

创建问题库。在平台内创建自己的问题库，并录入所需的问题及答案。可根据实际需求进行分类管理。