随着自然语言处理（NLP）的发展，问答系统成为了人工智能应用中的一个重要领域。近年来，预训练模型如BERT、GPT、T5等，通过大规模数据的预训练与微调，极大地提升了问答系统的准确性和效率。本文将介绍如何使用Python和`transformers`库构建一个基于预训练模型的问答系统。文章将详细讲解问答系统的构建流程，包括数据预处理、模型选择与加载、问答模型的微调与优化、系统部署等步骤。此外，本文还将提供大量代码示例，并对代码中的关键部分进行详细注释和解析，帮助读者深入理解每一个细节。通过本教程，读者将能够