数据质量提升
百度问答系统作为一个大型的人工智能平台，其核心在于提供高效准确的信息服务。然而，随着用户数量的增加和内容种类的丰富，数据质量的问题日益凸显。这其中包括了大量低质甚至是虚假信息的问题。为了解决这一问题，需要对现有的数据进行筛选和清洗工作，以提高回答的可靠性。
算法更新迭代
随着技术发展，每个领域都在不断进步，因此对于问答系统来说，也需要不断地更新和迭代算法以适应新出现的问题类型和用户行为模式。此外，还要考虑到新的语言模型、知识图谱等技术手段，以提高回答的深度和广度。
多模态交互
传统问答模式主要依赖文本输入输出，但实际上用户可能更倾向于使用图片、视频等多媒体形式来提问或获取答案。因此，百度问答系统可以通过引入多模态交互功能，让用户能够通过不同的方式提出问题，并得到相应格式的答案，从而提高用户体验。
跨语言支持
随着全球化程度的加深，对不同语言支持越来越重要。虽然现在已经有了初步实现，但仍然存在很多挑战，比如如何处理同义词、异语词汇以及文化差异带来的理解困难。此外，还需要开发出能够识别并处理不同语境下的同义词，这对于跨语言搜索来说至关重要。
隐私保护与安全性
由于涉及个人信息查询，百度问答系统必须严格遵守相关法律法规，对用户隐私进行保护。在此基础上，还需要构建一套完整的安全机制，如防止恶意攻击、防篡改答案等，以确保整个平台运行稳定且安全。
