基于python的知识图谱问答展示系统

系统简介
本项目是一个基于Python的知识图谱问答展示系统，旨在通过知识图谱技术实现高效、便捷的问答交互体验。系统整合了优质手工整理数据与大模型预提取数据，为用户提供了一个功能全面、操作简便的知识查询与问答平台。

功能描述
知识图谱展示与查询：

系统支持知识图谱的可视化展示，用户可以通过直观的图形界面浏览节点与关系。
提供节点关系查询功能，允许用户根据特定条件检索图谱中的信息。
前端采用ECharts库实现图谱的动态渲染与交互操作。
后端利用py2neo等模块与Neo4j数据库进行高效通信，确保数据查询的准确性与实时性。
知识图谱问答功能：

系统实现了自然语言识别能力，用户可以输入自然语言问题进行查询。
借助jieba分词技术，系统能够准确识别问题中的关键信息，提高查询精度。
通过模板匹配方法，系统将用户问题转化为可执行的查询语句，进而在知识图谱中检索答案。
查询结果以简洁明了的方式返回给用户，满足用户快速获取知识的需求。
用户管理功能：

系统提供正常的登录、注册与退出登录功能，保障用户信息的安全性与隐私性。

技术描述
后端技术栈：系统后端基于Python语言开发，采用Django框架搭建Web服务。通过py2neo模块与Neo4j图数据库进行交互，实现数据的存储与查询功能。同时，利用jieba分词库进行自然语言处理，提升问答功能的智能化水平。

前端技术栈：前端采用HTML、CSS与JavaScript进行页面设计与交互实现。引入ECharts图表库实现知识图谱的可视化展示与动态交互效果。通过Ajax技术与后端进行异步通信，提高系统响应速度与用户体验。

数据存储与初始化：系统支持两种数据初始化方式：一是通过优质手工整理的数据进行初始化；二是利用大模型预提取的数据进行快速导入。数据以CSV格式存储，并通过系统提供的脚本完成数据的导入与Neo4j数据库的初始化工作。

综上所述，本项目通过整合知识图谱技术、自然语言处理技术与Web开发技术，构建了一个功能丰富、性能稳定的知识图谱问答展示系统，为用户提供了便捷、高效的知识获取与问答体验。

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