描述：本项目构建了一个基于Neo4j图数据库的缺陷知识图谱系统，结合自然语言处理和大语言模型技术，为芯盾时代研发团队提供智能化的缺陷分析与管理工具，实现缺陷知识的可视化查询和智能问答功...

描述：本项目构建了一个基于Neo4j图数据库的数据库课程知识图谱系统，通过结构化存储和可视化展示课程知识点及其关系，为学生和教师提供直观的知识查询与学习工具，提升数据库课程的教学效果和...

描述：本项目构建了一个基于Neo4j图数据库的爬虫问答与知识图谱系统，通过爬取结构化数据构建知识图谱，并集成智能问答功能，为用户提供高效的知识检索和自然语言交互体验。

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...

描述：本项目构建了一个基于知识图谱的文物智能问答系统，利用Neo4j图数据库存储结构化文物数据，结合大语言模型实现自然语言交互，为博物馆、研究机构和文化爱好者提供高效的文物知识查询与问...

描述：本项目构建了一个基于知识图谱的病虫害智能问答系统，利用Neo4j图数据库存储结构化虫害数据，结合自然语言处理技术，为农业专家、科研人员和农户提供高效的病虫害查询与决策支持服务。

犯罪学学科知识图谱项目基于Neo4j图数据库和Django框架，构建犯罪学领域的专业知识图谱，支持数据可视化查询和智能问答，为研究者、执法人员和法学师生提供高效的知识检索与分析工具。

菜谱智能问答系统基于Neo4j图数据库和Django框架，结合大语言模型技术，实现菜谱知识的智能查询与自然语言问答，为美食爱好者提供精准的烹饪指导和菜谱推荐，提升烹饪学习体验。

graphrag数据结构知识图谱问答系统基于Neo4j图数据库和Django框架，结合本地graphrag引擎与GPT模型，实现数据结构知识的智能查询与自然语言问答，为学生、开发者提供高效的专业知识获取体验。

DRG医保知识图谱展示问答项目利用Neo4j图数据库和GPT模型，构建智能问答系统，实现医保政策、DRG分组等专业知识的可视化查询与自然语言交互，提升医保数据利用效率，服务于医疗机构和公众用户。