开发一个AI答题助手通常涉及以下步骤：
数据收集
收集各种来源的数据，包括问答社区、学科教材、百科全书等，以构建知识库。
数据预处理
对收集到的数据进行清洗和标准化，包括文本清洗、分词、去除停用词、词干提取等，以便用于机器学习算法。
建立模型
根据预处理后的数据，选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练。常见的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
模型训练
使用数据集（通常分为训练集和测试集）来训练模型，并通过测试集评估模型的性能，进行优化。
部署应用
将训练好的模型部署到应用程序中，通常通过构建API来实现，用户可以通过输入问题从API获得答案。
持续改进
根据用户反馈和新的数据不断优化模型，包括更新数据集、预处理方法、算法和模型本身。
此外，具体技术实现上，可以使用各种编程语言和框架，例如Java、Python、Spring Boot等，以及相关的工具和库，如百度OCR用于文字识别、MySQL用于数据库管理、REST API用于前后端通信等。
建议在实际开发过程中，可以根据具体需求和资源情况，选择合适的技术栈和工具，以确保项目的顺利进行和高质量的成果输出。