为了开发一个知识问答库的App系统，您可以考虑以下技术方案：

1 前端开发：选择适合移动端开发的前端框架，如React Native或Flutter。这些框架可以让您使用JavaScript或Dart编写跨平台的移动应用程序，以确保在iOS和Android上的一致性。

2 后端开发：选择一种适合构建RESTful API的后端技术。常见的选择包括Node.js（使用Express框架）、Python（使用Django或Flask框架）或Ruby（使用Ruby on Rails框架）。这些技术具有强大的生态系统和易于使用的工具，可以快速搭建后端服务。

3 数据存储：选择合适的数据库来存储和检索问题和答案数据。如果您的数据结构较为简单，可以选择关系型数据库，如MySQL或PostgreSQL。如果您的数据结构更为复杂或需要进行全文搜索，可以考虑使用NoSQL数据库，如MongoDB或Elasticsearch。

4 用户认证和授权：为了保护用户数据和限制访问权限，您可以使用认证和授权机制。可以考虑使用JWT（JSON Web Token）来处理用户身份验证和授权，并结合密码哈希算法来确保用户密码的安全存储。

5 搜索和推荐：为了提供更好的用户体验，您可以实现一个强大的搜索引擎和问题推荐系统。对于搜索引擎，可以使用全文搜索引擎，如Elasticsearch，来支持关键字搜索和相关性排序。对于问题推荐系统，可以使用机器学习算法，如协同过滤或内容过滤，来根据用户的历史行为和兴趣推荐相关问题。

6 缓存和性能优化：为了提高系统的性能和响应速度，您可以使用缓存机制来缓存常用的数据和查询结果。可以考虑使用内存缓存，如Redis，来存储热门问题和答案，以减少数据库的访问频率。

图来源pixabay

7 API设计和文档：设计清晰的API接口，并提供相应的API文档，以便其他开发人员或合作伙伴可以使用和集成您的服务。

8 安全性和隐私保护：确保系统具有适当的安全性和隐私保护机制。包括对用户数据进行加密存储、使用HTTPS协议进行数据传输、实施防御性编程来防范常见的安全漏洞，如SQL注入和跨站脚本攻击。

9 部署和扩展性：选择合适的云平台，如AWS、Azure或Google Cloud，来部署和托管您的应用程序。使用自动化工具（如Docker和Kubernetes）来简化部署流程，并确保系统具有良好的扩展性，以应对日益增长的用户访问量。

10 监控和错误处理：实施适当的日志记录、监控和错误处理机制，以及自动化的报警系统，以及时发现和解决潜在的问题，并提供良好的用户体验。

这些是开发知识问答库App系统的一般技术方案，具体的实现取决于您的业务需求、团队技术栈和预算限制。建议在设计和开发之前进行详细的需求分析和技术评估，以确保选择的技术方案与您的目标和资源相匹配。