问答系统是一种通过人工智能技术来回答用户提出的问题的系统。随着互联网的发展，用户提问的数量不断增加，如何处理大量的用户提问，保证高效率和准确性成为了问答系统的重要挑战。

首先，问答系统需要建立一个庞大的知识库。知识库是问答系统的核心，其中包含了大量的问题和对应的答案。为了保证准确性，知识库的建立需要经过严格的筛选和审核。可以通过专家团队的审核，或者利用机器学习算法对大量的数据进行训练，从而提高答案的准确性。

其次，问答系统需要具备强大的搜索和匹配能力。当用户提出问题时，问答系统需要快速地从知识库中找到相应的答案。为了提高搜索效率，可以采用索引技术和倒排索引等方法。同时，问答系统还需要具备语义理解和语义匹配的能力，能够理解用户提问的意图，并将其与知识库中的问题进行匹配。

此外，问答系统还可以利用用户反馈来提高准确性。当用户提问后，问答系统可以根据用户的反馈来判断答案的准确性，并进行相应的调整和优化。例如，可以采用用户评分的方式来评估答案的质量，或者利用用户的点击行为来判断答案的相关性。

为了保证高效率，问答系统可以采用并行计算和分布式存储等技术。通过将任务分解成多个子任务，并利用多台服务器进行并行计算，可以大大提高系统的处理能力和响应速度。同时，采用分布式存储技术可以将知识库分布在多个节点上，从而提高系统的可扩展性和容错性。

另外，问答系统还可以利用自然语言处理技术来提高准确性。自然语言处理技术可以对用户提问的语句进行分词、词性标注、句法分析等处理，从而更好地理解用户的意图。同时，还可以利用机器学习算法对大量的语料进行训练，从而提高系统对不同问题的理解和回答能力。

总之，问答系统在处理大量用户提问时，需要建立庞大的知识库，具备强大的搜索和匹配能力，利用用户反馈来提高准确性，采用并行计算和分布式存储等技术来保证高效率，同时利用自然语言处理技术来提高准确性。只有综合运用这些技术手段，才能够有效地处理大量的用户提问，并保证高效率和准确性。