简述系统总体设计的内容

作为一个AI助手，它需要具有处理和回答问题的能力。系统总体设计主要包括三个部分：语音识别与语义分析、知识库建立和数据存储、回答生成与输出。

一、语音识别与语义分析

语音识别是指将用户的语音信号转换成数字信号并进行解析。目前该技术已非常成熟，许多大型科技公司都拥有自己的语音识别系统，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。在AI助手中，语音识别的准确度需要达到非常高的水平，因为这是后续语义分析和回答生成的基础。

语义分析是指将用户输入的自然语言转换为可供机器处理的语义表示形式。这个过程中需要用到自然语言处理技术，如分词、词性标注、名实词识别等，这些技术可以将自然语言转换成计算机可以理解的符号串或向量表示，方便后续对产生的信息进行处理和分析。

二、知识库建立和数据存储

知识库建立是指将各个领域的知识，如人文知识、科技知识等，组织成一个可以被机器算法处理的结构化数据。知识库建立是AI助手最核心的内容之一。知识库包含了大量的规则、知识和数据，这些都是AI助手回答问题的依据。

数据存储是指将知识库和其他关键数据存储到数据库中。为了满足AI助手大量的数据存储需求和高性能、高可用性的要求，需要选择一种可靠、高效、可扩展的数据库系统。

三、回答生成与输出

回答生成是指根据用户的问题和知识库中的数据和规则生成一个最佳答案。这也是AI助手的核心功能之一。

回答输出是指将生成的回答反馈给用户。输出方式一般有语音合成和文本输出两种。语音合成是指将机器生成的答案转为语音输出，文本输出是指将机器生成的答案以文字形式呈现给用户。其中，语音合成需要将生成的答案经过合成器合成成自然语言，然后输出给用户。文本输出则直接将机器生成的答案以文本形式输出给用户。

综上所述，AI助手系统总体设计需要从语音识别与语义分析、知识库建立和数据存储、回答生成与输出三方面入手，每一方面都需要借助先进的技术手段，如自然语言处理、数据库系统等。只有科学合理地设计总体架构，才能为用户提供快速、准确的服务体验。