AI大模型快速生成题库-助力业务人效提升10+倍
内容提要
京东航空公司维修部门面临人员规模增长和培训需求增加的问题。为提高培训效果，维修系统计划通过“以考促训”的方式，要求受训人员通过做题并查询相关资料来掌握知识点。然而，人工拟定题目费时费力，无法评估现有题目有效性。因此，需要自动生成试题并定时更新题库。采用向量库+大模型的方式，构建题库生成助手，实现快速召回相关手册内容和根据要求生成试题。通过AutoBots平台进行大模型能力建设，实现文件向量化、知识召回和流程编排等能力。用户上传文件至JoySpace，通过培训系统输入指令生成试题，并将结果加入题库。持续升级包括支持大批量试题生成、针对整份文件生成、限制重复率和识别现有题库有效性。通过AI大模型提升效能，解放用户，实现面向用户痛点的尝试。该案例可在其他需要生成试题的场景中参考和尝试。
延伸解读
从人工出题到AI生成：效率提升的关键
文章指出，维修培训需覆盖12本手册及大量技术文件，人工出题每周需24工时，全年增加1248工时，需增编1人。采用向量库+大模型后，系统可自动生成试题并一键入库，将培训管理人员从低效工作中解放，聚焦更高价值任务。这体现了AI在规则明确、重复性高的知识管理场景中的实用价值。
技术实现：向量库与大模型的协同
方案通过AutoBots平台实现文件向量化存储和知识召回，大模型根据召回内容生成试题。流程包括接收指令、知识召回、试题生成和结果返回，支持单选、多选、判断等题型。这种组合解决了大模型直接处理长文档的局限，提高了生成内容的准确性和相关性，为类似场景提供了可复用的技术路径。
持续升级：从可用到好用
当前系统已实现0到1的落地，但仍有优化空间：单次生成数量受限，未来将支持100道/次以上；向量库召回可能遗漏内容，后续将支持整份文件生成；还将增加重复率限制和现有题库有效性识别。这些升级方向表明，AI应用需迭代打磨，才能更好地满足业务需求。
应用前景：不止于航空维修
该案例不仅适用于航空维修培训，还可推广到其他需要生成试题或问卷的场景。通过将大模型能力与业务系统结合，用户能直接感知AI价值，便于发掘更多落地场景。文章强调，这是面向用户痛点的一次尝试，未来可逐步从1到100、100到∞升级，为AI在企业的规模化应用提供参考。
Q&A
京东航空公司维修部门面临哪些培训挑战？
面临人员规模增长和培训需求增加，培训效果不佳，考题更新频繁，人工拟定题目费时费力。
如何通过AI大模型提升维修培训的效率？
通过向量库和大模型构建题库生成助手，实现自动生成试题和定期更新题库，减少人工工作量。
题库生成助手的工作流程是怎样的？
用户上传文件后，系统解析并存储到向量库，用户输入指令生成试题，系统调用大模型生成结果并返回。
AI大模型如何确保生成试题的有效性？
通过定时任务识别现有题库的有效性，判断题目是否与手册文件匹配，并提供修改建议。
该系统如何处理题库中的重复题目？
在试题生成后增加重复率识别，若存在重复题目则剔除并进行补充生成。
这个案例可以应用在哪些其他场景？
该案例可在其他需要生成试题或问卷的场景中参考和尝试，如教育培训、考试等领域。
