基于neo4j的菜谱知识图谱问答系统，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，快速查找菜谱相关信息和做菜步骤。

基于Neo4j的学术论文关系管理系统，集成Django框架和Echarts可视化。支持用户管理、知识图谱展示和节点查询。提供数据初始化和维护工具，实现学术关系的高效管理。

基于大模型RAG技术的跨境电商智能客服系统，融合知识图谱和自然语言处理，实现精准商品问答与推荐，提升跨境电商客户服务效率和用户体验。

本项目构建了一个面向公安信息化学科的知识图谱系统，通过自然语言处理和图数据库技术，实现公安领域知识的智能抽取、结构化存储与可视化问答，为警务研究与决策提供精准高效的知识服务。

基于neo4j的医疗图谱问诊系统，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，提供优质医疗问诊服务。

基于neo4j的测试集路径可视化系统，使用Django框架开发。支持三元组查询和预设路径展示，通过echarts实现图谱可视化，提供直观的测试路径展示功能。

Linux 知识图谱智能问答系统，结合 echarts 可视化、py2neo 与 Neo4j 数据库交互，通过 jieba 分词和模板匹配技术，为用户提供高效、便捷的 Linux 知识查询服务。

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。

基于知识图谱的矿山灾难问答系统，利用 Django 框架和 Neo4j 图数据库，提供图谱展示和问答功能，助力用户深入了解矿山灾难。

本文介绍电影知识图谱增删改查管理系统，基于 Django 框架，使用 SQLite 数据库与 Neo4j 图形数据库，实现丰富功能，提供详细安装使用说明，助您轻松管理知识图谱。