企业智能库问答系统的设计与实现可以遵循以下步骤：

1. 确定需求和目标：明确企业智能库问答系统的需求和目标。了解企业的知识库结构和内容，确定系统应该能够回答的问题类型，以及需要提供的其他功能，如多语言支持、权限管理等。

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。这些数据可以包括企业的文档、FAQs、报告等。对于非结构化数据，可以使用自然语言处理技术进行预处理和标注，以便于后续的模型训练和检索。

3. 知识库建设：构建一个企业知识库，用于存储和组织企业的知识内容。可以使用图数据库（如Neo4j）或其他数据库技术来建立知识库，并将相关的文档和知识关联起来。标注和分类知识库中的内容，以便于问题的检索和答案的提取。

4. 问题分类与意图识别：使用机器学习算法或深度学习模型对用户的问题进行分类和意图识别。可以使用训练数据集对模型进行训练，以识别和分类不同类型的问题。这些模型可以根据问题的特征提取和文本分类的技术来构建。

5. 文本匹配与检索：为了从知识库中检索相关答案，可以使用文本匹配和检索技术。使用词袋模型、TF-IDF、词嵌入（如Word2Vec或BERT）等技术，将用户的问题与知识库中的文本进行匹配和相似度计算，从而找到最相关的答案。

6. 对话管理：设计和实现对话管理模块，处理用户与系统之间的对话流程和上下文。根据用户的问题和上下文，选择合适的回答策略和对话管理技术，以提供连贯和有意义的对话体验。

7. 用户界面：为用户提供一个友好的界面进行提问和查看答案。可以使用Web应用程序、移动应用程序或桌面应用程序等方式来展示问答系统的界面。确保界面简洁、易用，并考虑到多平台和不同设备的兼容性。

8. 持续学习和改进：为了改进系统的性能和准确性，可以使用用户反馈和监督学习来进行持续学习和模型更新。通过收集用户的反馈和评价，并将其用作训练数据，可以不断优化系统的回答质量。

9. 安全性和隐私保护：考虑到企业敏感信息和数据的安全性，确保系统在数据处理和用户隐私方面符合相关法规和标准。采取适当的安全措施，如数据加密、访问控制和身份验证等，以保护企业的知识库和用户的数据安全。

总结起来，企业智能库问答系统的设计与实现需要确定需求和目标、数据收集和准备、知识库建设、问题分类与意图识别、文本匹配与检索、对话管理、用户界面设计、持续学习和改进以及安全性和隐私保护等步骤。通过合理选择技术和方法，结合企业的知识库和需求，可以构建出一个强大、准确和安全的智能库问答系统，为企业提供高效的知识存储和获取能力。