“效率、成本、体验全面提升。靠谱！
在腾讯云向量数据库的帮助下，试题聚类的准确率从50%提升到了95%；检索吞吐能力达到了行业平均水平的10倍；人工标注的成本也大大降低。技术革新直接带动了业务增长——用户的付费率提升了50%以上。”
——巨闲网络CTO 杨宇建
项目背景
上海巨闲网络科技有限公司（考试宝）是国内领先的职业教育考试学习平台，公司成立于2019年，是一家有互联网基因的科技创新企业。
到2025年6月为止，考试宝平台上的试题量已经超过60亿道，覆盖10000多个职业类别，是目前品类覆盖最全的职业教育考试学习产品，用户总量突破8000万。
面对海量数据下的检索效率瓶颈与智能化转型需求，考试宝选择与腾讯云向量数据库深度合作，通过AI技术重构教育数据基础设施，努力改善用户的数字服务体验，提供更有价值的产品和服务。
AI时代教育行业两大核心挑战：
1. 海量试题资源难以高效利用
尽管在线教育平台已经积累海量题目资源，却深陷于“数据富矿，开采困难”的困局。
由于缺乏先进的语义理解技术与智能聚类算法，平台难以从60亿量级的庞杂题库中精准挖掘高价值题目，致使重复内容泛滥、优质资源稀缺。这种低效的资源利用方式，正严重制约高质量精选题库的建设进程。
2. 人工处理模式难以为继
传统的人工审核机制在试题去重、分类和标注环节存在明显效率短板。面对题库规模指数级的增长，这种“人海战术”不仅成本压力巨大，更无法满足业务快速发展的需求，成为制约平台升级的关键瓶颈。
技术选型
如何解决上述两大难题？
经过两三个月的技术论证与方案打磨，腾讯云向量数据库团队与考试宝团队最终确立了「Embedding+向量检索」这一业界创新技术路线，并首次实现该方案在商业化应用中的大规模落地，效果优异。
依托腾讯云向量数据库提供的Embedding能力，业务可高效转换原始试题文本为高维语义向量。该技术不仅完整保留了试题的语义特征，更赋予非结构化、高检索难度的文本数据可计算、可比较的数学特性，显著优化了后续存储与检索流程。
在完成向量化处理后，系统通过精准计算试题间语义相似度，自动识别并过滤重复及高度相似题目，有效筛选最具代表性的优质试题，从源头确保了题库质量。
经过去重处理的试题由业务系统进行智能分类与结构化整合，依据知识点分布、难度梯度等多维指标构建精选题库，精准满足用户的个性化学习需求。
该解决方案打通了试题数字化至智能化处理的全自动链路，在显著提升题库建设效率与质量的同时，为教育行业打造了可复制、可扩展的技术范式。
腾讯云向量数据库的三大优势
1. 千亿级数据规模，500万QPS支撑
单集合支持千亿级向量数据与500万QPS并发量，从容应对超大规模业务场景，保障高并发下的稳定响应。
2. 向量+关键字混合检索，精准高效
融合向量语义检索与关键字精确检索能力，显著提升搜索及RAG业务的召回率与准确率，带来更快、更精准的查询效果。
3. 多模型支持，降本增效
集成bge-m3等十余种主流Embedding模型，加速数据导入过程，降低用户使用成本与门槛，提升业务部署效率。
业务价值
“效率、成本、体验全面提升。”
——巨闲网络CTO 杨宇建
在腾讯云向量数据库的加持下，考试宝的AI基础设施实现了质的飞跃：
准确率显著提升：试题聚类准确率从50%跃升至95%，系统智能识别重复题与相似题的能力大幅增强，有效减少冗余内容，为用户提供更精炼、更高质量的优质题库。
成本大幅优化：通过AI自动化替代人工审核，标注成本显著降低，效率同步提升，使团队得以聚焦于更高价值的工作。
精选题沉淀效率显著提升：自动化聚类技术使优质试题筛选效率提升8倍，精选题库更新周期由1个月缩短至3天，有力支撑了题库的持续迭代，最终驱动用户付费率提升50%，将效率切实转化为业务收益。
未来展望
腾讯云向量数据库作为AGI领域的新一代数据枢纽，将通过构建教育智能化的数据基座，持续深耕教育场景及多领域需求，为教育行业打造「数据-知识-智能」闭环体系，以技术创新驱动教育数字化向更智能、更精准的方向演进。
1. 教育场景深度赋能
基于向量+关键字混合检索技术，题库检索精准度与召回率显著提升，助力教育机构高效定位优质教学资源，实现题库管理智能化升级，为个性化学习提供更强数据支撑。
2. 存储与计算成本优化
依托磁盘索引优化及业界领先的RaBitQ索引技术，腾讯云向量数据库为百亿级题库提供高性价比存储方案，使大规模AI应用更经济可持续。
3. 构建多源数据生态
支持MySQL、MongoDB等多元数据源无缝接入，打造企业级统一数据平台，夯实AI教育创新的数据基础，赋能智能化知识管理体系构建。
未来，我们将持续拓展向量数据库在教育场景的应用深度，推进AI技术与教学实践的融合创新，为行业交付更高效智能的解决方案。
TencentDB
往期推荐
