要开发一个自然语言问答系统的小程序，可以按照以下步骤进行：

1. 确定功能和需求：明确你的自然语言问答系统的功能和需求。决定你希望系统能够回答哪些类型的问题，以及它应该具备的其他功能，如语音输入、多语言支持等。

2. 数据收集和准备：收集和整理用于训练和评估模型的数据。这些数据可以包括问题和对应的答案，可以从公开数据集、文档、FAQs或其他来源获取。

3. 模型选择与训练：选择合适的自然语言处理模型来构建问答系统。常用的模型包括基于检索的模型（如TF-IDF、BM25）和基于深度学习的模型（如BERT、ALBERT）。使用Python和相关的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来训练和优化模型。

4. 构建后端服务：使用Python的Web框架（如Flask、Django）构建后端服务，用于接收用户输入的问题，并将其传递给模型进行处理。后端服务还需要与数据库或其他存储系统进行交互，以检索问题和答案。

5. 设计用户界面：使用前端开发技术（如HTML、CSS和JavaScript）设计用户界面，让用户能够输入问题和查看系统的回答。可以使用小程序开发框架（如微信小程序或支付宝小程序）来构建小程序界面。

6. 集成后端与前端：将后端服务和前端用户界面进行集成，确保它们能够相互通信并正常工作。后端服务负责接收和处理用户输入，并返回相应的答案给前端界面显示。

7. 测试和优化：进行系统的测试和调试，确保它能够准确地回答用户的问题。收集用户的反馈和评价，并根据需要对模型和系统进行优化和改进。

8. 发布和部署：将完成的自然语言问答系统小程序进行发布和部署，使用户能够通过小程序平台访问和使用系统。

在开发过程中，你可能还需要考虑用户认证与权限管理、缓存和性能优化、错误处理和日志记录等方面的实现。

总结起来，开发自然语言问答系统的小程序需要进行功能确定、数据收集和准备、模型选择与训练、后端服务构建、用户界面设计、后端与前端集成、测试与优化以及发布与部署等步骤。通过合理选择技术和框架，以及测试和用户反馈的迭代改进，可以构建出一个高效、准确的自然语言问答系统小程序。