部署 AI 回答机器人通常需要以下步骤：
训练模型：使用大量的数据对 AI 回答机器人进行训练，使其能够正确地回答用户的问题。
选择技术框架：选择适合部署的技术框架，例如 TensorFlow、PyTorch、或者自然语言处理工具包。
部署环境设置：搭建部署环境，包括服务器、数据库、网络等基础设施。
模型优化：对训练好的模型进行优化，以提升性能和效率。
集成接口：将 AI 回答机器人集成到需要的平台或应用程序中，例如网站、APP 等。
测试和优化：进行测试，不断优化和改进机器人的回答准确性和用户体验。
以上是部署 AI 回答机器人的基本步骤，具体实施过程要根据项目需求和技术要求来进行调整和完善。