基于知识图谱的课程知识问答系统，融合自然语言处理技术，后端采用 Django 框架，前端用 ECharts 展示，提供精准问答服务，提升用户体验。

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。

基于知识图谱的诗词赏析系统，融合多种先进技术，提供诗词列表、热门推荐、知识图谱展示等功能，为您带来全新诗词体验。

graphrag数据结构知识图谱问答系统基于Neo4j图数据库和Django框架，结合本地graphrag引擎与GPT模型，实现数据结构知识的智能查询与自然语言问答，为学生、开发者提供高效的专业知识获取体验。

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...