Zilliz Cloud 助力 AI 在线教育：智慧树的创新之路

在信息技术飞速发展的今天，教育行业正经历着一场深刻的变革。智慧树，作为全球领先的学分课程运营服务平台，始终站在教育创新的前沿。

为了进一步提升教育质量和效率，智慧树携手 Zilliz Cloud，共同开启了一场教育与技术的深度融合之旅。通过 Zilliz Cloud 高效、智能的向量数据库服务，不仅优化了在线学习体验，更为教育的未来描绘了一幅充满可能性的蓝图。

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智慧树：在线教育的领航者

智慧树不仅是一个在线教育平台，它还是一个连接教师、学生和教育机构的桥梁。通过提供直播、大学共享课、虚拟实验课、社会实践课等多种在线视频类内容，为广大用户提供了一个丰富多样的学习资源库。同时，智慧树还为学校机构、教师和学生提供了一系列的教育管理、教学和学习工具，极大地促进了教育资源的共享和优化配置。在教育行业深刻变革的当下，智慧树一直致力于通过技术创新来提升教育质量和效率。

Zilliz Cloud：助力智慧树轻松应对三大核心场景

早在 2021 年 6 月份，智慧树就在向量数据库选型时选择了 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。后续，Zilliz 推出 Zilliz Cloud，智慧树接入后发现其稳定性大大提高，除了有一次因为 CU 预先评估不足触发告警之外，一直都正常运行。

可以说，Zilliz Cloud 的引入，为智慧树的技术创新带来了更多的便利。作为一个全托管的云服务，Zilliz Cloud 不仅提供了高性能的向量搜索能力，还大大降低了运维成本。通过 Zilliz Cloud，智慧树能够享受到专家团队的支持，快速解决业务中遇到的技术问题，确保了平台的稳定运行和业务的持续增长。

当前 Zilliz Cloud 在智慧树公司的应用场景主要有以下三个：

题目去重：题库管理效率提升 50%

题库是在线教育平台的核心资源之一。智慧树平台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，而基于 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。这一技术的应用，不仅提高了题库管理的效率，也为教师节省了大量的时间和精力，使他们能够专注于教学内容的创新和优化。举个例子，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。

检索推荐：增强用户体验，语义召回响应速度提升 50%

Zilliz Cloud 的语义召回服务为智慧树的检索推荐系统提供了强大的支持。通过理解用户的查询意图，Zilliz Cloud 能够帮助智慧树更准确地匹配用户需求，提供更为相关和高质量的搜索结果，其召回响应速度比之前方案提升了大约 50%。这种基于语义的搜索方式极大地提升了用户的使用体验，使得智慧树在激烈的在线教育市场中保持了竞争优势。

实体对齐：构建知识图谱的关键，时间消耗减少 72%

在构建知识图谱的过程中，实体对齐是一个至关重要的步骤。智慧树采用 Zilliz Cloud 进行实体属性向量的持久化和相似度计算，有效地解决了大规模数据处理中的内存消耗问题，并提高了图谱构建的效率。其中，原方案在针对百万节点上千万条边级别的大型学科图谱对齐/消歧处理过程中时间消耗由原来的 3 天左右降为现在的 20 小时，计算节点的内存消耗由原来的上百 G，降为当前 32G 以内。这一技术的应用不仅加速了知识图谱的构建过程，也为智慧树提供了更为丰富和精准的教育内容关联，进一步增强了平台的教育服务能力。

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客户说

智慧树 CTO 朱伟彬表示：“随着 AI 技术的不断进步和应用，智慧树与 Zilliz Cloud 的合作，将不仅仅局限于上述场景。我们相信，未来 AI 技术将在教育领域发挥更大的作用，为在线教育带来更多的创新和变革，我们将继续用技术的力量点亮每一个学习的梦想。”

关于 Zilliz

Zilliz 作为向量数据库技术的开创者，推出的全球最受欢迎的的开源向量数据库--Milvus，受到了全球 5000 家以上企业用户的支持与青睐。2023 年，Zilliz 推出了基于 Milvus 的全托管云服务 Zilliz Cloud。

截至目前，Zilliz Cloud 已实现全球 5 大云 14 个节点的全覆盖，是全球首个提供海内外多云服务的向量数据库企业，其企业注册用户已超过 40,000 家，付费用户遍及全球多个国家和地区，覆盖 AIGC 领域、电商、在线教育等场景。作为 AIGC 关键基础设施和 RAG 技术的基本组件提供商，Zilliz 完成了与全球头部大模型生态的对接，赋能大模型应用落地。