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。

本项目构建了一个面向网络安全等级保护课程的AI问答智能体，融合知识图谱、向量检索与大语言模型技术，实现对课程知识的智能检索与精准问答，提升教学与学习效率。

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。

基于Django和Neo4j的物联网知识问答系统，支持自然语言问答与图谱化展示，帮助用户直观分析数据关系与获取信息。 这些关键词和描述符合百度和谷歌的SEO规则，关键词密度适中，且描述在160字符以...

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。

基于知识图谱的电子元器件问答系统，提供直观的图谱展示和自然语言问答功能。采用 Django 和 Neo4j 技术，实现高效的数据处理和知识检索。帮助用户快速获取电子元器件相关知识。