设计和实现一个在线AI智能问答社区系统可以遵循以下步骤：
1 确定系统需求：明确你的问答社区系统的功能需求。考虑用户注册和登录、问题发布和回答、搜索和筛选功能、用户关注和互动、用户信用评级等方面。
2 架构设计：设计系统的整体架构。可以采用MVC（Model-View-Controller）模式来组织代码和分离业务逻辑、数据存储和用户界面。确保系统具有良好的可扩展性和性能。
3 数据库设计：设计数据库模型，用于存储用户信息、问题、答案、评论等数据。选择适当的数据库系统（如MySQL、MongoDB等），并设计合理的表结构和关系。
4 用户认证和授权：实现用户注册、登录和身份验证功能。使用安全的密码哈希算法和盐值来加密和存储用户密码。考虑使用JWT（JSON Web Token）或OAuth等技术来实现用户授权和访问权限管理。
5 问题和答案管理：设计数据库模型和相关功能，使用户能够发布问题、回答问题和编辑问题内容。考虑添加问题分类和标签的功能，以便用户可以更容易地搜索和筛选问题。
6 搜索和推荐功能：实现强大的搜索功能，使用户可以根据关键词、标签或其他条件搜索问题和答案。考虑使用全文搜索引擎（如Elasticsearch）来提高搜索性能和准确性。另外，可以实现基于用户兴趣和行为的个性化推荐功能，以提供更相关的内容。
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7 用户界面设计：设计用户友好的界面，使用户能够方便地浏览问题、回答和评论。考虑使用响应式设计和可访问性设计原则，以适应不同的设备和用户需求。
8 互动和社交功能：为用户提供互动和社交功能，例如评论、点赞、关注用户和问题等。这可以促进用户之间的交流和社区参与。
9 机器学习和自然语言处理：引入机器学习和自然语言处理技术，以提高问答系统的智能化水平。可以使用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）来实现自动问答和语义理解功能。
10 安全性和隐私保护：确保系统的安全性和隐私保护。防止常见的安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击等。合理处理用户数据，并遵循适用的隐私法规和政策。
11 性能优化：对系统进行性能优化，确保系统具有良好的响应速度和可扩展性。使用缓存技术、优化数据库查询、异步处理等方法来提高系统性能。
12 测试和部署：进行全面的单元测试和集成测试，确保系统的功能和稳定性。选择合适的部署方案，如云托管服务（如AWS、Azure等）或自建服务器，以确保系统的可用性和可靠性。
13 用户反馈和改进：提供用户反馈机制，收集用户意见和建议，以改进系统的功能和用户体验。定期更新系统，修复漏洞和改进性能。
需要注意的是，设计和实现一个在线AI智能问答社区系统是一个复杂的任务，需要综合运用多种技术和方法。如果你没有足够的专业知识和经验，建议寻求专业团队或专家的支持和指导。
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