律师问答系统的开发旨在构建高效、精准的法律智能，以提供准确的法律咨询和解答。下面将揭秘一些关键的技术，用于实现这一目标。

1. 自然语言处理（NLP）技术：
   自然语言处理技术是律师问答系统中的核心技术之一。它涵盖了多个子领域，如语义理解、命名实体识别、文本分类和信息抽取等。这些技术能够帮助系统理解用户输入的问题，并从大量的法律文本中提取相关信息，以生成相应的回答。

2. 机器学习（ML）和深度学习（DL）技术：
   机器学习和深度学习技术在律师问答系统的开发中扮演着重要角色。通过对大规模的法律数据进行训练，系统可以学习到法律知识和模式，并从中进行推断和预测。例如，可以使用递归神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来处理自然语言输入，并进行问题分类和答案生成。

3. 知识图谱技术：
   知识图谱是一种以图形结构组织和表示知识的技术。在律师问答系统中，构建一个法律领域的知识图谱可以帮助系统更好地组织和理解法律知识。知识图谱可以包括法律概念、法律条文、案例法规和相关的法律术语等。通过与知识图谱的交互，系统可以提供更准确和全面的法律答案。

4. 实体链接和关系抽取：
   实体链接和关系抽取是指将自然语言文本中的实体（如人名、组织机构、地点等）识别并与知识库中的相应实体进行链接，同时抽取出实体之间的关系。在律师问答系统中，通过实体链接和关系抽取技术，系统可以更好地处理用户问题中的实体信息，并提供与之相关的法律知识。

5. 远程监督和强化学习：
   远程监督和强化学习是用于训练律师问答系统的技术手段。远程监督利用已标注的数据指导系统进行学习，强化学习则通过与环境的交互来优化系统的性能。这些技术可以帮助系统从实践中不断学习和改进，并逐步提高系统的准确性和效率。

6. 用户反馈和迭代优化：
   律师问答系统的开发是一个迭代优化的过程。通过收集用户的反馈和使用数据，开发团队可以不断改进系统的性能和用户体验。用户反馈可以包括问题的准确性、回答的完整性以及交互的友好性等方面。这些反馈可以指导系统的改进，并使其更好地满足用户的需求。

结论：
律师问答系统的开发技术涉及多个方面，包括自然语言处理、机器学习、深度学习、知识图谱、实体链接、关系抽取、远程监设和强化学习等。这些技术相互结合，能够构建高效精准的法律智能，提供准确的法律咨询和解答服务。

然而，需要注意的是，律师问答系统的开发是一个复杂的过程，需要大量的数据和专业知识来支持模型的训练和优化。此外，法律领域的复杂性和多样性也增加了系统开发的挑战。因此，律师问答系统的开发需要一个专业的团队，包括律师、数据科学家、自然语言处理专家和工程师等。

未来，随着技术的不断进步和法律行业的数字化转型，律师问答系统将不断提升其智能化水平和用户体验。通过不断改进和创新，律师问答系统有望成为法律领域的强大工具，为用户提供高效、精准的法律咨询和解答服务，推动法律行业向智能化迈进。