要实现一问一答的编程，你可以遵循以下步骤：
问题识别和分类
使用自然语言处理（NLP）技术，如文本分析、关键词提取和语义理解等，来识别和分类用户提出的问题。
将问题分类，以便与相应的答案关联起来，使程序能够正确回答问题。
答案检索和生成
对于常见的问题，可以使用预先定义的答案库进行答案检索。
对于复杂的问题，可能需要使用自然语言生成（NLG）技术来生成答案。NLG技术能够根据问题的语义和上下文生成自然流畅的答案。
对话管理
使用对话管理技术来处理用户的上下文和意图，确保对话的连贯性和逻辑性。
编写代码
根据上述步骤，你可以编写简单的代码来实现一问一答的交互。例如，使用Python编写一个提问并回答的程序。
下面是一个简单的Python示例代码：
```python
def ask_question（question）:
"""根据问题返回相应的回答"""
if question == "你叫什么名字？":
return "我叫小助手"
elif question == "你几岁了？":
return "我是一个程序，没有年龄"
elif question == "你喜欢什么颜色？":
return "我喜欢蓝色"
else:
return "我不知道答案"
def main（）:
while True:
question = input（"请输入一个问题（输入'退出'结束程序）:"）
if question == "退出":
break
answer = ask_question（question）
print（answer）
if __name__ == "__main__":
main（）
```
这个程序会不断地等待用户输入问题，并根据问题返回相应的回答。用户输入"退出"时，程序会结束运行。你可以根据需要修改`ask_question`函数，增加更多的问题和回答。
建议
使用NLP库：对于更复杂的问题识别和分类，可以考虑使用现有的NLP库，如NLTK、spaCy或Transformers等。
设计答案库：预先定义一个详尽的答案库，以便快速检索和生成答案。
考虑上下文：在对话管理中，考虑用户的上下文信息，以便更准确地理解用户意图并生成合适的回答。
测试和迭代：在实际应用中，不断测试和迭代你的问答系统，以提高其准确性和用户体验。