2026/03
精选案例
项目背景
某头部智能教育科技企业，深耕K12教育领域二十余年，持续推动人工智能与教育教学的深度融合。公司构建了覆盖全学段、多场景的智能教育产品体系，涵盖智能测评、个性化学习、升学规划及全流程教学服务，具备领先的教研能力与技术积累。平台已沉淀海量优质教学资源，服务数十万学生并建立广泛合作网络，在行业内具有较强影响力。
在产品与内容层面，企业已打造完善的数字化教学体系，覆盖 H5、App、PC 等多端学习场景，形成结构化教学资源库，主要包括：
教学视频
试题题库
课程课件
知识点资料
随着业务规模持续增长，平台内容资源不断积累，但如何高效组织与利用这些资源，成为企业进一步提升教学服务能力的重要课题。
为此，企业引入 大模型与智能知识库技术，构建面向教学场景的智能问答系统，实现教学资源的结构化管理与智能调用。
业务挑战
海量资源无法精准调用：机构内积累了大量优质教学视频与题库资源，但由于缺乏有效的组织与智能检索机制，这些资源如同“沉睡”的宝藏，学生难以根据自身问题精准获取相关讲解，导致资源利用率低下。
人工答疑压力持续增长：课后答疑、作业批改等需求依赖人工，教师团队疲于重复性解答，难以聚焦个性化辅导，服务响应效率需提升。
资源结构化处理困难：教学视频、试题等资源格式多样，涉及板书识别、例题文本提取、知识点标签化等复杂的多模态内容处理，传统人工或半自动化处理方式工程量巨大，效率低下。
解决方案
针对以上挑战，项目基于 通义千问 多模态大模型 与 RAG（检索增强生成）技术架构，构建了一套智能教学知识库系统。
系统主要包含三个核心能力模块。
多模态大模型能力，实现视频与题型的高精度处理：通义千问Qwen3模型展现了卓越的多模态处理能力，通过融合视觉和文本大模型，系统实现了对教学视频的自动抽帧、章节分割、知识点标签匹配，以及对试题内容、答案、解题过程的完整结构化提取。教研人员可在线校对优化，确保知识库的准确性。
基于RAG引擎和私有知识库，快速搭建“智能问答中枢”：基知识库和RAG（检索增强生成）引擎构建了核心问答能力。系统将处理后的视频与题型知识向量化，当学生上传问题或题目图片时，能精准检索相关知识，结合大语言模型生成解答，并推送关联视频，实现“即问即答”。
配套管理工具，保障协同与可控：系统提供了灵活的标签管理、提示词版本控制、消息提醒及角色权限体系，支持教研团队高效协同，确保知识生产与应用的流程顺畅。
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