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...

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。

基于知识图谱的电影推荐系统，融合多种技术。提供用户登录注册、电影列表展示等功能，采用协同过滤算法，结合 Django 框架，为您精准推荐心仪电影。

探索国际中文教育知识图谱问答系统，通过自然语言处理和智能查询提升用户的知识获取体验。

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。

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...

本项目构建了一个专注于中文古诗文的知识图谱问答系统，基于Neo4j图数据库整合诗人、诗作与意象关系，并集成智能问答技术，实现诗文知识的可视化查询与自然语言交互。

基于neo4j的电力班组知识图谱展示系统，提供班组关系可视化、节点编辑和删除功能。支持三元组查询、属性修改和新增节点，实现电力班组智能化管理和数据可视化。

基于neo4j的中草药问答系统，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，提供中药名、材料、分布等多维度信息。