知识库问答系统是一种基于人工智能技术的智能系统，它可以快速回答用户的问题。开源工具是一类可以免费使用、分享和修改的软件或代码库，可以帮助开发者快速构建和部署自己的系统。以下是一些开源工具，可以帮助你快速构建智能问答系统：
1. Elasticsearch：一个分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎，可以用于构建知识库问答系统。它提供了强大的搜索功能和数据分析能力，可以帮助你快速构建和扩展知识库。
2. Solr：另一个开源的搜索引擎，可以与Elasticsearch配合使用，构建知识库问答系统。它提供了强大的搜索功能和数据分析能力，可以帮助你快速构建和扩展知识库。
3. Apache Lucene：一个高性能的全文检索引擎，可以用于构建知识库问答系统。它提供了强大的搜索功能和数据分析能力，可以帮助你快速构建和扩展知识库。
4. Natural Language Processing（NLP）：一种处理自然语言的技术，可以帮助你理解和解析用户的问题，从而生成准确的答案。一些开源的NLP库，如SpaCy、NLTK等，可以帮助你实现这一功能。
5. Python：一种广泛使用的编程语言，可以用来开发各种类型的软件，包括知识库问答系统。Python有很多优秀的库，如Django、Flask等，可以帮助你快速构建和部署系统。
6. Django：一个开源的Web框架，可以用来快速构建和部署知识库问答系统。它提供了丰富的功能和社区支持，可以帮助你解决开发过程中遇到的问题。
7. Flask：另一个流行的Web框架，可以用来快速构建和部署知识库问答系统。它提供了简洁的API和社区支持，可以帮助你快速实现项目目标。
8. Celery：一个异步任务队列，可以用来实现分布式计算，提高系统的性能。它可以与Django、Flask等框架结合使用，帮助你实现复杂的业务逻辑。
9. Redis：一个内存中的数据结构存储系统，可以用来缓存数据，提高系统的响应速度。它可以与Django、Flask等框架结合使用，帮助你实现数据的高效处理。
10. Docker：一个容器化平台，可以帮助你快速构建、部署和扩展系统。它可以与Django、Flask等框架结合使用，帮助你实现高效的开发和运维。
通过以上开源工具的组合使用，你可以快速构建一个智能问答系统。在开发过程中，建议参考官方文档和社区资源，不断学习和实践，以提高系统的质量和性能。
