基于知识图谱的电子元器件问答系统，提供直观的图谱展示和自然语言问答功能。采用 Django 和 Neo4j 技术，实现高效的数据处理和知识检索。帮助用户快速获取电子元器件相关知识。

基于neo4j的医疗图谱问答与展示系统，集成知识图谱可视化和智能问答功能。使用Django框架开发，支持三元组查询和模板匹配，提供全面医疗知识服务。

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。

基于neo4j的员工地址距离展示系统，集成Django框架，提供员工地理位置可视化和查询功能。支持经纬度显示和全局视图，助力企业优化人员分布管理。

描述：本项目构建了一个面向人工智能专业的课程知识图谱系统，基于Neo4j图数据库存储课程节点和关系，集成自然语言处理技术实现智能问答，并通过Web前端提供可视化知识网络展示，助力AI教学与学...

基于neo4j和ChatGPT的政企产品共享图谱问答系统，集成知识图谱展示和智能问答功能。支持自然语言查询、三元组检索和百度网盘链接跳转，提供全面解决方案。

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。

DRG医保知识图谱展示问答项目利用Neo4j图数据库和GPT模型，构建智能问答系统，实现医保政策、DRG分组等专业知识的可视化查询与自然语言交互，提升医保数据利用效率，服务于医疗机构和公众用户。

基于neo4j的医疗知识图谱问答小程序后端API系统，提供问答、图谱查询和新闻接口。使用Django框架开发，支持用户系统和echarts图谱展示，适用于医疗领域智能问答。

基于neo4j的电影知识图谱问答系统，集成图谱展示、智能问答和管理功能。使用Django开发，支持自然语言查询和节点增删改查，提供全面电影信息服务。