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。

基于知识图谱的应急预案问答系统，融合自然语言处理技术，提供智能高效的问答服务，助力快速获取相关信息与指导。

本项目构建了一个数据结构多模态知识图谱系统，基于Neo4j图数据库整合并可视化数据结构领域的知识节点与关系，支持交互式查询与探索，旨在辅助计算机教学、学习与研究。

基于知识图谱的音乐问答系统，融合 Django、Neo4j 等技术，提供智能问答、音乐查询等功能，提升用户音乐信息查询体验。

本项目构建了一个基于Neo4j图数据库和Django框架的智能问答系统，集成大语言模型，实现了将结构化数据转化为知识图谱，并支持用户通过自然语言进行高效查询与交互。

基于 Python 的知识图谱问答展示系统，融合知识图谱、自然语言处理技术，实现高效问答。支持知识图谱展示与查询，借助 jieba 分词、Neo4j 等技术，为用户提供便捷知识获取体验。

本项目构建了一个基于知识图谱的涉警网络舆情分析系统，利用Neo4j存储实体关系，集成智能问答技术，辅助公安人员深度挖掘舆情关联、研判态势，提升决策效率与信息检索智能化水平。

本项目构建了一个基于Neo4j图数据库和Django框架的飞机知识图谱智能问答系统，通过结构化数据与OpenAI大模型结合，实现对飞机领域专业问题的精准理解和回答。

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：基于大模型和知识图谱的离散数学智能问答系统，整合OpenAI API和Neo4j图数据库，提供个性化学习推荐和智能答疑，提升离散数学教学效果和学习体验。 描述：基于大模型和知识图谱的离散数学...