基于Flask的北京非遗知识图谱系统，集成Echarts可视化和Neo4j数据库。提供图谱展示、节点搜索和智能问答功能。支持详细属性查看和图片展示，助力非遗文化传播。

基于neo4j的诗词知识图谱问答系统，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，快速查找诗词相关问题答案。

基于neo4j的知识库管理平台，集成知识图谱展示和节点关系维护功能。使用Django框架开发，支持三元组查询、节点增删改查，提供全面知识管理解决方案。

基于Neo4j的机械设备知识图谱问答展示系统，集成Django框架和Echarts可视化。支持用户管理、图谱查询、自然语言问答，采用模板匹配技术。提供完整数据和初始化接口。

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。

该项目构建审计AI助手系统，通过Neo4j图数据库实现审计法规、案例等知识的结构化存储与关联查询，结合智能问答技术为用户提供精准的审计知识检索与咨询服务，提升审计工作效率和智能化水平。

基于Neo4j的医疗问诊系统，集成Django框架和知识图谱技术。采用模板匹配和词性分析实现智能问答。提供完整用户体系和丰富医疗数据，支持自定义扩展。

基于Neo4j的宠物知识图谱问答系统，集成Django框架和Echarts可视化。支持图谱展示、三元组搜索和自然语言问答。采用模板匹配技术，提供全面的宠物知识服务。

基于Neo4j的疫情路径溯源分析系统，集成Django框架和Echarts可视化。提供全国疫情地图、城市筛选和图谱关系查询功能。助力精准追踪疫情传播路径，支持高效溯源分析。

基于neo4j的体育运动员知识图谱问答系统，集成用户体系、图谱展示和智能问答功能。使用Django框架开发，支持大规模数据和多实体查询。