在线教育公司“智慧树”案例 | 用上向量数据库，题库去重效率优化50%
文库划重点：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。
如何高效地处理亿万级别的海量试题，并避免数据冗余？
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。
（原标题：《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》）
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