描述：基于大模型和Django的行业智能问答系统，利用OpenAI技术提供专业解答，适用于各行业咨询和智能客服场景，提升信息获取效率。

基于机器学习原理与算法的知识图谱问答系统，融合多种技术。提供知识图谱展示、节点关系查询、自然语言问答等功能，满足用户知识获取需求。

基于大模型RAG技术的跨境电商智能客服系统，融合知识图谱和自然语言处理，实现精准商品问答与推荐，提升跨境电商客户服务效率和用户体验。

基于知识图谱的心理咨询智能问答系统，结合人工智能技术，提供专业心理健康服务。系统自带数据，可直接使用或进行二次开发，助力心理咨询领域创新。

描述：本项目构建了一个基于Neo4j图数据库的离散数学知识图谱系统，通过结构化存储和可视化展示数学知识点，为学习者、教师和研究人员提供高效的查询与智能问答服务，提升数学知识的学习和研究...

基于知识图谱的应急预案问答系统，融合自然语言处理技术，提供智能高效的问答服务，助力快速获取相关信息与指导。

基于neo4j的诗词知识图谱问答系统，集成图谱展示和智能问答功能。使用Django框架开发，支持自然语言查询和三元组检索，快速查找诗词相关问题答案。

基于Neo4j知识图谱的图书推荐借阅系统，提供图书浏览、评分、个性化推荐等功能，助力用户高效借阅喜欢的书籍。

基于知识图谱的宁夏非遗问答系统，融合自然语言处理等技术，提供非遗信息查询与交互。涵盖登录注册、知识图谱展示查询、自然语言问答等功能，后端采用 Django 框架开发。

介绍：本数据是网上搜集的图谱数据，自己写了初始化数据脚本，可以直接写入neo4j，并在数据基础上，开发问答，推荐，展示系统。