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...

电影知识图谱问答系统基于Django和Neo4j图数据库构建，整合结构化电影数据，实现知识可视化与智能问答。结合自然语言处理和OpenAI技术，支持用户以中文查询电影信息及关联关系，为影迷和研究人...

本项目构建了一个基于知识图谱的电力服务智能问答系统，利用Neo4j图数据库和大语言模型技术，实现了对电力领域问题的智能理解与精准回答，旨在提升电力服务信息的查询效率与用户体验。

基于neo4j的Python问答知识图谱系统，集成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，快速查找Python相关知识。

基于知识图谱的宠物问答系统，融合多种技术，提供知识图谱展示、自然语言问答及用户管理功能，助用户轻松获取宠物相关信息。

描述：本项目构建了一个基于知识图谱的病虫害智能问答系统，利用Neo4j图数据库存储结构化虫害数据，结合自然语言处理技术，为农业专家、科研人员和农户提供高效的病虫害查询与决策支持服务。

地域知识图谱展示问答系统系统简介:本项目是一个基于Django框架和Neo4j图数据库的Web应用系统。它旨在通过知识图谱的方式展示和查询复杂的关系数据。用户可以通过Web界面访问系统，进行数据初始...

基于neo4j的智能医疗问答系统，结合知识图谱技术，提供文字和语音问答功能。使用Django构建，支持医疗查询、反馈建议和数据可视化，为用户提供准确的医疗信息。

描述：本项目基于TransR知识图谱嵌入技术和Neo4j图数据库，构建了一个智能电影和音乐推荐系统。通过深度学习模型捕捉用户偏好与内容关联，解决传统推荐系统信息稀疏问题，提供个性化推荐服务。...

基于知识图谱的离散数学学习系统，整合Neo4j图数据库和Django框架，提供结构化课程内容、智能习题推荐和个性化学习路径，提升离散数学教学效果和学习体验。