该项目构建了梅兰芳与京剧艺术的多模态知识图谱，利用Neo4j图数据库整合文本、音频、视频数据，实现了文化遗产的结构化存储、可视化展示与交互式查询，助力京剧文化的数字化保护与传播。

基于 neo4j 的武器图谱数据，涵盖歼 -16 战机等丰富信息，数据质量高，自带初始化脚本。可用于问答系统、图片展示系统等，满足多种需求。

本项目构建了一个军事训练法规智能检索系统，利用Neo4j图数据库结构化存储法规知识，并融合OpenAI与FAISS向量检索技术实现语义理解与智能问答，旨在为军队及相关人员提供高效、精准的法规查询与...

电务问答系统基于Django和Neo4j图数据库构建，集成电务领域知识图谱与智能问答功能。通过自然语言处理和OpenAI技术，实现专业知识的快速查询与精准解答，提升电务行业信息检索效率，为从业人员...

电子信息学科知识图谱问答系统基于Django和Neo4j构建，整合结构化专业知识，实现知识可视化与智能问答。结合自然语言处理技术，支持用户精准查询电子信息领域概念关系，为科研人员和学生提供高...

地质知识图谱,Neo4j,智能问答,地质知识,图谱展示,Django,图数据库,自然语言处理,地质科研,知识管理 地质知识图谱展示问答系统基于Neo4j图数据库和Django框架构建，整合结构化地质知识三元组，实...

基于 Django 框架和 Neo4j 图数据库的问答系统，结合自然语言处理技术，提供智能问答和数据安全保障。

描述：基于多模态大模型的鸟类识别系统，结合知识图谱技术，实现智能鸟类识别与知识问答，助力生态保护和自然科学研究。

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...