基于知识图谱的新生报到智能问答系统整合高校报到流程与校园资源信息，通过Neo4j图数据库实现知识可视化与智能交互。结合自然语言处理技术，为新生提供准确的报到政策、流程查询服务，提升高校...

基于Flask的北京非遗知识图谱系统，集成Echarts可视化和Neo4j数据库。提供图谱展示、节点搜索和智能问答功能。支持详细属性查看和图片展示，助力非遗文化传播。

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。

基于知识图谱的汽车知识问答系统，采用 Django 框架和 Neo4j 图数据库，提供直观的图谱展示和智能问答功能，助您轻松获取汽车知识。

描述：基于GraphRag的本地课程图谱问答系统利用Neo4j图数据库和知识图谱技术，结合大模型智能问答能力，为教育领域提供安全可靠的课程知识查询服务，支持本地化部署保障数据隐私。

本系统提供汽车造型设计领域的知识图谱展示与问答服务，结合自然语言处理和数据可视化，提升用户查询体验。

基于知识图的减脂食谱推荐系统，提供个性化健康饮食建议。涵盖用户登录注册、食品浏览、点赞收藏等功能，采用数据库技术，精准推荐，助您实现健康减脂目标。

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。

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。

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。