构建一个智能 AI 问答系统需要从以下几个知识方面入手：

1自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：了解和熟悉自然语言处理的基本概念、技术和方法。这包括分词、词性标注、语法分析、命名实体识别、情感分析等。

2 信息检索（Information Retrieval）：学习和理解信息检索的原理和技术，包括构建倒排索引、相关性评分算法、查询扩展等。这对于基于检索的问答系统至关重要。

3 机器学习（Machine Learning）：掌握机器学习的基本概念和算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。对于基于生成的问答系统和一些答案推理的任务，机器学习技术是必不可少的。

4 语义理解和知识表示：了解和研究语义理解的方法和技术，包括词向量表示、句子表示、语义关系抽取等。同时，需要考虑知识的表示和存储方式，如图谱、本体等。

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5 对话系统（Dialog System）：了解对话系统的原理和技术，包括对话管理、对话生成和对话评估等。对于实现与用户的交互和多轮问答，对话系统的知识非常重要。

6 数据集和训练模型：收集和构建适合问答系统的数据集，并根据任务的需求选择合适的训练模型。这可能涉及数据预处理、特征工程和模型训练等过程。

7 评估和迭代：设计合适的评估指标和测试方法，对问答系统进行性能评估和调优。根据用户反馈和实际应用情况，进行迭代和改进。

另外，了解相关领域的知识，例如特定领域的专业术语和常见问题，可以提高问答系统在该领域的表现。此外，还可以探索先进的技术和研究领域，如预训练语言模型（如BERT、GPT等）、迁移学习和多模态问答等。

需要注意的是，构建一个完整的智能 AI 问答系统是一项复杂的任务，需要深入研究和实践。在入手时，可以选择一个较小的问题范围或具体的任务，并逐步扩展和改进系统的功能和性能。