随着人工智能技术的发展，智能问答系统在各行各业广泛应用。在企业、政府、教育、医疗等领域中，智能问答系统已经不再是一个新鲜事物。然而，如何实现高效的智能问答系统，是一个值得深入探讨的话题。本文将介绍如何使用Go语言实现高效的智能问答系统。

Go语言是谷歌公司于2009年开发的一种新型编程语言。作为一种并发编程语言，Go语言的应用范围越来越广泛。其中，Go语言在构建高效的网络应用上具有很大优势。因此，我们可以考虑使用Go语言来实现高效的智能问答系统。

首先，我们需要设计一个问答系统的基本框架。智能问答系统是基于自然语言处理（NLP）技术开发的，因此我们需要考虑如何使用NLP技术来解决问题。传统的问答系统主要通过匹配问题与事先编写好的答案来回答问题。这种方法在处理简单问题时效果不错，但在处理复杂问题时效果不佳。因此，我们需要使用深度学习技术来处理自然语言问题。

接下来，我们需要选择一个深度学习框架来实现智能问答系统。Tensorflow是一个广泛使用的深度学习框架，但是它并不适合应用于实时场景中。因此，我们可以考虑使用更轻量级的框架，例如Keras。Keras是一个基于Tensorflow的深度学习框架，它非常适合实现智能问答系统。

在选择了框架之后，我们需要考虑如何提高系统的效率。Go语言在处理并发编程时非常出色，因此我们可以使用Go语言来进行并发编程。在实现智能问答系统时，我们可以将任务分成多个小任务，然后使用goroutine来处理这些小任务。

运用上述思路，我们可以设计一个高效的智能问答系统。首先，系统将自然语言问题转换为数学问题。然后，使用Keras框架进行深度学习处理，得出答案。最后，通过Go语言实现多线程并发处理，提高系统的效率。

总结一下，Go语言是一个非常适合构建高效网络应用的编程语言，特别是在处理并发编程时表现出色。在实现智能问答系统时，我们可以使用NLP技术、轻量级深度学习框架Keras以及Go语言进行高效的多线程并发处理。这样，我们可以构建出一个高效、可靠的智能问答系统，为用户提供好的体验。