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neo4j的知识库管理平台，集成知识图谱展示和节点关系维护功能。使用Django框架开发，支持三元组查询、节点增删改查，提供全面知识管理解决方案。

基于neo4j的周杰伦歌曲问答系统，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，提供优质歌曲数据和可视化展示。

基于Neo4j的旅游领域智能问答与图片展示系统，集成Echarts可视化和自然语言处理技术。提供3700+节点和3800+关系的旅游知识图谱，支持多重问题类型和图谱查询。

描述：基于RAG和大模型的数学知识问答系统，结合向量检索与深度学习技术，提供精准的数学问题解答，助力学习和研究。