该文介绍了基于 Django 框架和 Neo4j 图数据库开发的儿科知识图谱构建与推理系统，提供可视化展示和智能问答功能，支持自然语言处理，为儿科医疗提供辅助决策支持。

藏式建筑彩绘知识图谱展示问答系统，整合大模型数据，利用 Neo4j 存储，通过前端 ECharts 可视化与后端 Py2neo 等模块，实现知识图谱展示与问答功能，提升用户体验。

基于知识图谱的课程知识问答系统，融合自然语言处理技术，后端采用 Django 框架，前端用 ECharts 展示，提供精准问答服务，提升用户体验。

基于知识图谱的教学案例问答系统，提供可视化展示、智能问答等功能。采用 Django 框架和 Neo4j 数据库，结合自然语言处理技术，为学生、老师和管理员带来全新体验。

数据通信与网络课程展示图谱问答展示系统，结合知识图谱、自然语言处理和可视化技术，提供直观的课程知识展示和智能问答功能，助力学习。

基于知识图谱的矿山灾难问答系统，利用 Django 框架和 Neo4j 图数据库，提供图谱展示和问答功能，助力用户深入了解矿山灾难。

描述：基于知识图谱和Neo4j图数据库的智能菜谱推荐系统，采用Django框架开发，通过协同过滤算法实现个性化推荐，帮助用户发现符合饮食需求和口味的菜谱，提升健康饮食体验。

描述：基于Django和Python的Neo4j数据初始化工具，实现结构化数据自动导入图数据库，为决策支持系统构建知识图谱和关系网络提供高效数据支撑。 描述：基于Django和Python的Neo4j数据初始化工具...

基于知识图谱的计算机组成原理学习系统，采用Django框架和Neo4j图数据库，实现课程知识点智能关联与个性化推荐，提供丰富的教学资源和习题练习，帮助学生系统化掌握计算机组成原理核心知识。

该项目构建审计AI助手系统，通过Neo4j图数据库实现审计法规、案例等知识的结构化存储与关联查询，结合智能问答技术为用户提供精准的审计知识检索与咨询服务，提升审计工作效率和智能化水平。