基于neo4j的新冠治疗和患者轨迹知识图谱问答系统，集成Django框架，提供医疗信息查询和轨迹追踪功能，支持智能问答和图谱可视化，助力疫情防控。

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基于neo4j的股票数据知识图谱问答系统，集成大规模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，快速查找股票企业相关信息。

基于neo4j的编程设计模式知识图谱问答系统，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，助力计算机编程学习。

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。

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基于neo4j的推理知识图谱展示系统，集成图谱可视化和三元组查询功能。使用Django框架开发，支持节点图片属性展示，提供完整用户体系和管理功能。

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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。

基于知识图谱的土木建筑知识问答系统，集知识图谱展示查询、数据统计分析等功能于一体。采用 py2neo 等技术，为专业人士和爱好者提供便捷高效的知识服务。