在线教育平台用上向量数据库,题库去重效率优化50% | 创新场景

如何高效地处理亿万级别的海量试题,并避免数据冗余?

图片系AI生成

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痛点:

题库是在线教育平台的核心资源之一。在线教育平台“智慧树”的题库管理面临着一个巨大的挑战:如何高效地处理亿万级别的海量试题,并避免数据冗余,传统的文本匹配方法无法满足这一需求。

解决方案:

智慧树在2021年针对向量数据库选型时就选择了开源的Milvus。但是当时由于各种原因,导致部署的 Milvus 平均一个月左右会宕机一次,影响了线上业务。而后,智慧树开始基于全托管云服务Zilliz Cloud实现高性能向量检索能力,并提高其稳定性。基于 Zilliz Cloud 的文本向量化服务提供了一种全新的解决方案。通过 AI 算法,智慧树将题目文本转换为向量,再利用 Zilliz Cloud 进行相似度检索,从而实现准确的试题去重。

成效:

题库管理场景实现效率大幅提升,最终为平台上的教师省去大量时间和精力,使其专注于教学内容的创新和优化。数据显示,题库去重业务的原方案对老师上传的100道题进行去重操作时间消耗大概在1分钟左右,优化后大概在 30s左右。

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