用考题相似度和 NLP 接口构建题库质量治理 Agent

用考题相似度和 NLP 接口构建题库质量治理 Agent 摘要：题库系统需要处理重复题、近似题、错别字、分词和语义相似度问题。本文演示如何把考题相似度 AI 分析、NLP 文本相似度、中文纠错、分词和命名实体识别组合起来，构建一个题库质量治理 Agent。 关键词：题库治理 Agent、考题相似度 API、文本相似度 API、中文纠错 API、教育题库去重 问题背景 在线教育、考试训练和题库运营经常遇到相似题重复入库的问题。题干只改几个数字、选项顺序变化、解析措辞不同，都会让简单的字符串去重失效。人工审核准确但成本高，直接让模型判断又难以形成稳定流程。 更可维护的做法是先做文本规范化，再用相似度接口和考题相似度接口生成风险评分，最后让人工或审核规则处理高风险题目。Agent 负责编排这个流程，并把每一步的依据保存下来。 Agent 工作流 接口编排 步骤 接口 请求方式 用途 文本纠错 NLP 中文智能纠错 POST 修正明显错别字，降低噪声 中文分词 NLP 中文文本分词 GET 为关键词和规则匹配提供分词结果 实体识别 NLP 命名实体识别 POST…