设计和实现知识图谱问答系统可以涉及多个步骤和技术，下面是一个通用的设计和实现流程：

数据采集与清理：

收集与问题领域相关的数据，包括重构数据、半重构数据和非重构数据。

清理和删除数据，去除噪声信息、噪声和不一致性，并进行数据删除。

图知识谱构建：

定义了知识图谱的模式和结构，包括实体、属性和关系的定义。

利用数据中的实体和关系构建知识图谱，可以利用图数据库或图算法进行存储和处理。

问答匹配与解析：

针对用户问题，设计匹配模型，将问题与知识图谱中的实体、属性和关系进行匹配，找到相关的答案候选。

解析用户问题，提取问题的关键信息并简洁，便于后续的答案生成和推理。

图来源pixabay

答案生成与推理：

根据结果匹配和问题解析结果，生成候选答案。

对候选答案进行排序和评分，选择最合适的答案。

利用推理技术进行问题的逻辑推理和推断，生成层次的答案。

用户界面与交互：

设计用户界面，提供用户与系统进行交互的方式，如文本输入、语音输入等。

实现用户界面，将用户的问题提交给问答系统进行处理和解答。

将系统生成的答案以易于理解和易于使用的方式呈现给用户。

持续改进与优化：

监测和收集用户反馈，分析用户需求和行为，不断改进系统的性能和用户体验。

针对系统的瓶颈和不足进行优化和调整，提高系统的准确性和效率。

在实现上述设计的过程中，可能会用到以下技术和工具：

自然语言处理（NLP）技术，如分词、词性标注、命名实体识别等。

机器学习和深度学习技术，如文本分类、匹配匹配、答案生成等。

图数据库和图算法，如Neo4j、GraphX等。

开放的知识图谱资源，如Wikidata、Freebase等。

网络爬虫和数据清理工具，如Scrapy、BeautifulSoup等。

前端开发技术，如HTML、CSS、JavaScript等，用于构建用户界面。

需要注意的是，知识图谱问答系统的设计和实现是一个复杂的任务，需要综合运用多种技术和方法，并根据具体的应用利用场景进行定制化。