本文介绍基于知识图谱的猕猴桃种植技术问答系统，采用 Django 框架与 Neo4j 图谱数据库，具备图谱展示、问答、登录注册等功能，为种植户和专家提供便捷交流平台。

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neo4j的医疗图谱问诊系统，集成知识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，提供优质医疗问诊服务。

基于知识图谱的警务云大数据问答系统，提供图谱展示和智能问答功能，降低查询难度，提高效率。采用 Django 框架和 Neo4j 图数据库，技术先进，易于使用和扩展。

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。