在构建问答知识库时，设计师和开发者通常会面临一个重要的决策：是否采用开放式还是关闭式的系统。这个决策对整个项目的成功至关重要，因为它不仅影响到系统功能，而且还关系到用户体验和内容管理。那么，我们首先要了解什么是开放式和关闭式问答知识库，它们之间又有何差异？
开放式问答知识库
开放式问答知识库是一种允许用户自由提问并获得答案的地方。这类系统通常依赖于大量数据源进行信息检索，并使用复杂算法来分析问题、提取相关信息以及生成响应。这种模式下，回答可能来自多个来源，这样可以确保提供更全面、更准确的答案。
例如，如果某个用户在一个关于科技的问题上寻求帮助，一个优秀的开放式系统将能够访问互联网上的各种资料，从技术博客到学术论文，再到专家论坛讨论，然后综合这些资源为用户提供最精准且最新的答案。
关闭式问答知识库
相反，关闭式问答知识库则是一个更加受控和封闭的小型数据库，它主要包含预设的问题及其相应答案。这类系统往往由专业人士手动编写，每个问题都有预先设定的正确答案，因此非常适合于特定领域内对于常见问题的一次性解答。
比如，在教育领域中，一些教科书或学习指南就是典型的例子。在这样的环境中，当学生遇到难题时，他们可以查阅这些材料以找到解决方案，而不需要等待外部资源或者互联网连接。
区别与适用场景
用户参与度
开启: 开放性质意味着任何人都能提出新问题或更新现有的内容。
封闭: 关闭性的特点是只有管理员才能添加或修改问题与答案组合。
内容可靠性
开启: 由于内容来自众多来源，有助于提高信息质量，但也存在错误风险。
封闭: 由专家审核过，对错误概率较低，但内容更新缓慢且有限制。
应用范围
开启: 适用于需要即时、高效解决大规模复杂问题的情境，如客户服务、医疗咨询等。
封闭: 适用于教学工具、考试辅导等小范围内需快速获取标准化解释的情境。
数据保护
开启: 需要处理更多个人隐私数据，同时需考虑数据安全措施。
封闭: 因其受限而较少涉及敏感信息，因此易于遵守隐私政策要求。
综上所述，不同类型的人工智能（AI）应用程序具有不同的优缺点，其选择取决于具体需求。当我们创建一个新的AI驱动询问回答平台时，我们必须仔细权衡我们的目标：是追求速度与灵活性，或是追求准确度与控制力？无论哪种选择，都应该基于对业务流程、资源限制以及目标群体需求深入理解。
