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基于Langchain和LLM（如千问大模型）的知识图谱（Neo4j）生成及自然语言问答系统输出

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简介：
本项目利用Langchain框架与大规模语言模型（例如千问），构建知识图谱于Neo4j数据库，并实现高效的自然语言问答系统，提供智能检索和互动体验。 需要neo4j的安装包以及详细的安装指南，并且还需要关于人物关系的相关文档。

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  • 基于Langchain和LLM（如千问大模型）的知识图谱（Neo4j）生成及自然语言问答系统输出
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    本项目利用Langchain框架与大规模语言模型（例如千问），构建知识图谱于Neo4j数据库，并实现高效的自然语言问答系统，提供智能检索和互动体验。 需要neo4j的安装包以及详细的安装指南，并且还需要关于人物关系的相关文档。
     
  • 1Panel官方出品的基于LLM大语言模型的知识库问答系统
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    简介：由1Panel官方打造的LLM大语言模型知识库问答系统，旨在高效准确地解答用户各类问题，提供便捷智能的信息服务体验。 MaxKB 是一款基于大语言模型的知识库问答系统，其目标是成为企业的最强大脑。 **特点如下：** - **开箱即用**：支持直接上传文档以及自动抓取在线文档，并具备文本拆分、向量化处理和RAG（检索增强生成）功能，提供出色的智能交互式问答体验。 - **无缝嵌入**：能够实现无需编码即可快速集成到第三方业务系统中。 - **多模型兼容性**：支持与主流大语言模型对接，包括Ollama本地私有大模型（如Meta Llama 3、qwen等）、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi、智谱 AI、讯飞星火和百度千帆大模型等。
     
  • 基于LangChain和LLM的开源本地知识库问答系统
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    本项目是一款结合了LangChain框架与大语言模型（LLM）技术的开源软件，旨在构建并维护一个高效的本地化知识库问答平台。用户可以轻松地上传、管理和查询个人或组织的知识资料，实现精准的信息检索和智能对话交互。 开源代码langchain结合LLM构建本地知识库问答系统。
     
  • 基于Neo4j的问答知识图谱系统.rar
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    本资源提供了一个基于Neo4j的问答知识图谱系统的实现方案，通过构建和查询高效的图形数据库来增强问答服务的知识检索能力。适合对自然语言处理与知识图谱技术感兴趣的开发者研究使用。 本项目采用neo4j作为数据库存储知识题库。用户可以根据提示深入了解问题，属于一款简易版的智能问答系统。服务端使用技术包括Python与Django框架，前台则采用了Vue+axios。 已实现功能如下： 1. 询问售价； 2. 查询某个地区的景区； 3. 景区推荐； 4. 查询景区所在地方。 可定制后台管理系统具体包含以下内容： 1. 实现对景区数据的管理； 2. 管理景区票价信息； 3. 对景区进行删除、编辑等操作。
     
  • 基于Langchain和ChatGLM等语言模型的本地知识库问答系统
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    本项目开发了一套结合Langchain与ChatGLM技术的本地知识库问答系统，旨在提供高效、准确的知识检索服务。用户可以通过自然语言查询访问特定领域的信息资源，系统则利用先进的语义理解和生成能力，为用户提供精准的答案或相关文档摘要。该系统的应用范围广泛，适用于企业内部知识管理、教育机构的教学支持等场景。 Langchain-Chatatch（原名：langchain-ChatGLM）是一个基于本地知识库的问答应用程序，利用了像 ChatGLM 这样的本地大型语言模型，并结合 langchain 的思想来构建针对中文场景与开源模型支持模式、可离线运行的知识库问答解决方案。该项目受到了 GanymedeNil 的 document.ai 项目和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 指令的影响，旨在建立一个全流程使用开源模型实现本地知识库问答应用。 在最新版本中，Langchain-Chatatch 使用 FastChat 接入了包括 Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala 和 RWKV 在内的多种模型，并通过 langchain 框架支持基于 FastAPI 提供的 API 调用服务或使用 Streamlit 构建的 WebUI 进行操作。该项目利用所支持的语言模型和嵌入式模型，实现全部使用开源模型离线部署的目标。同时，Langchain-Chatatch 也兼容 OpenAI 的相关功能。
     
  • 基于Python和Neo4j的医药知识图谱自动问答系统源码
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    本项目开发了一个基于Python和Neo4j的知识图谱自动问答系统，专注于医药领域，通过自然语言处理技术实现精准查询与回答。 本段落介绍了一个基于Python和Neo4j的医药知识图谱自动问答系统源码。该系统包括知识图谱构建、自动问答等功能，并以疾病为中心建立了一定规模的医药领域知识图谱，利用此图谱实现了自动问答与分析服务。
     
  • 基于Python和Neo4j的古诗词知识图谱问答系统.zip
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    本项目构建了一个利用Python与Neo4j技术的古诗词知识图谱问答系统，旨在通过图形数据库高效存储及查询丰富复杂的古诗词关系网络，为用户提供精准、智能的问答服务。 基于Python+neo4j的知识图谱古诗词问答系统.zip 这个压缩文件包含了使用Python语言结合Neo4j数据库开发的古诗词知识图谱问答系统的相关资源。
     
  • 基于知识图谱的电影问答系统(Python+Neo4j+模型+数据集).zip
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    本作品为一个利用Python语言结合Neo4j数据库及机器学习模型构建的知识图谱驱动型电影问答系统。通过整合丰富且结构化的电影相关数据集，以支持高效准确的语义查询与回答功能。 基于知识图谱的电影问答系统（Python+Neo4j+模型+数据集）.zip 【资源说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发的作品，代码完整，资料齐全，包含设计文档等。 2、上传的项目源码经过严格测试，功能完善且能正常运行，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的高校学生、教师及科研工作者下载使用。可以借鉴学习，也可以直接用于毕业设计、课程设计或作业演示。 4、如果基础较好，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并且可以直接应用于毕业设计或其他项目初期立项演示中；也适合初学者进阶学习。 5、对于不懂配置和运行的同学，可提供远程教学帮助。 欢迎下载并使用！
     
  • 基于大模型与知识图谱的知识库问答.zip
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    本项目探索了结合大语言模型和知识图谱进行知识库问答的有效方法，旨在提升问答系统的准确性和效率。 基于大模型和知识图谱的知识库问答.zip
     
  • 基于Neo4j的知识图谱Python古诗词问答系统.zip
    优质
    本项目为一个利用Neo4j数据库构建的知识图谱，旨在通过Python实现对古诗词的智能问答功能，便于用户查询和理解古代诗歌文化。 Python基于知识图谱的古诗词问答系统使用了neo4j作为数据库。