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Python优质项目:包含Django、Vue、MySQL和LLM大语言模型知识库问答系统源代码、数据集及相关资料的完整资源包。

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简介:
上的IT狂飙项目代码均可顺利运行,在功能正常的情况下才进行上传。只需直接替换其中的数据,即可实现其使用,即使是初学者也能轻松掌握。该资源为一份优秀的Python项目,它基于Django、Vue、MySQL以及大型语言模型(LLM)构建了一个知识库问答系统,并附带了完整的数据集和相关资料,以供学习和应用。 1、该压缩包包含的项目文件以及详细的部署文档。 2、代码的运行环境要求Python 3.7或更高版本;如果运行过程中出现问题,请根据提供的提示利用GPT进行修正。若您不熟悉相关操作,可以通过私信向博主寻求帮助,请务必提供详细的问题描述。 3、运行步骤如下:首先,使用IDEA打开项目目录(确保已配置好Python环境);然后,按照部署文档或运行提示安装项目所需的库;最后,在IDEA中点击“运行”,等待程序服务启动完成。 4、如果您需要其他定制化的Python项目服务,可以通过后台私信向博主提出请求(请明确您的项目需求)。具体服务包括:4.1 Python或人工智能项目的辅导;4.2 Python或人工智能程序的定制开发;以及4.3 Python科研领域的合作。Django、Flask、Pytorch、Scrapy、PyQt、爬虫技术、可视化工具、大数据处理以及推荐系统和人工智能大模型等技术方向均可提供支持。

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客服
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  • 基于Django+Vue+MySQL+LLMPython.zip
    优质
    本项目为一个结合了Django、Vue、MySQL和大语言模型(LLM)的知识库问答系统,提供前后端分离的高效开发方案与智能问答功能。包含完整Python代码及数据库文件。 IT狂飙上传的代码均可运行,在功能确认无误后才进行上传,直接替换数据即可使用,新手也能轻松上手。 【资源说明】Python优秀项目:基于Django+Vue+MySQL+LLM大语言模型的知识库问答系统源码、数据集及资料齐全.zip 1. 代码压缩包内容: - 项目的文件 - 部署文档的文件 2. 运行版本要求: Python3.7或更高版本;若运行时出现问题,请根据提示修改,如遇困难可联系博主(需详细描述问题)。 3. 操作步骤: 步骤一:使用IDEA打开代码项目目录,并确保Python环境已配置好。 步骤二:按照部署文档中的指导安装所需的库或依据程序运行时的提示进行操作。 步骤三:在IDEA中点击运行,等待服务启动完毕。 4. Python资讯: 如需其他Python项目的定制服务,请联系博主(请注明你的项目需求)。 4.1 提供python及人工智能项目辅导 4.2 推出python或AI程序的个性化定制服务 4.3 开展基于Django、Flask、Pytorch、Scrapy、PyQt等技术方向的合作,涵盖爬虫开发、数据可视化和大数据分析等领域。
  • 基于Django+Neo4j医疗图谱
    优质
    这是一个优质的开源项目,提供了一个基于Python框架Django和图形数据库Neo4j构建的医疗知识图谱问答系统。该项目包含详细的源代码及数据库设计,为开发者提供了深入学习与实践的机会。 基于 Django 和 Neo4j 的医疗知识图谱问答系统源码及数据库(高分项目),含有详细代码注释,适合新手理解使用。该项目个人评分98分,适用于毕业设计、期末大作业或课程设计等场景,易于部署和操作。系统功能全面完善、界面美观简洁,并且便于管理和维护,是进行相关学术研究的理想选择。
  • ——基于Java在线药品销售SQL论文).rar
    优质
    本资源包提供了一个完整的基于Java的在线药品销售系统解决方案,包括源代码、数据库脚本和研究论文。适合学习与参考。 【项目资源】:涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多个领域的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目的代码。 【项目质量】:所有源码经过严格测试,确保可以直接运行,并且在确认功能正常后才上传。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可以作为毕业设计项目、课程设计、大作业和工程实训的参考材料,同时也适合初期项目的立项阶段使用。 【附加价值】:每个项目都具有较高的学习借鉴价值,并且可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说,在这些代码的基础上进行扩展或实现其他功能是十分方便的。 【沟通交流】:如果有任何关于使用的疑问,请随时联系博主,博主会及时给予解答。鼓励下载和使用这些资源,并欢迎各位互相学习、共同进步。
  • 1Panel官方出品基于LLM
    优质
    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SpringBootVue人事管理文件、开发文档).zip
    优质
    本项目资源包提供了一套完整的人事管理系统解决方案,包含Spring Boot后端与Vue前端代码、数据库脚本以及详尽的开发文档和答辩材料。适合学习与参考。 本项目是一套基于SpringBoot的人事管理系统源码+数据库的压缩包(包含前端Vue框架),适合计算机相关专业的毕业设计、课程设计或期末大作业使用。该项目不仅适用于正在完成毕业设计的学生,也适合需要实战练习的Java学习者。 该资源包含了完整的开发文件:包括但不限于项目源代码、数据库脚本和详细的文档说明等部分,并且所有代码都已添加了注释以帮助理解。经过严格的调试测试后确保可以直接运行使用。 这套人事管理系统主要用于企业或组织内部,涵盖员工管理、考核评估、薪资管理和部门管理等功能模块,旨在实现对员工的全面化管理服务。系统内设定了三种用户角色:管理员、部门主管和普通员工,并为每个角色分配了相应的操作权限等级。 为了帮助使用者更好地理解和部署该资源,我们提供了详细的文档说明。其中包括如何将项目部署到本地或远程服务器上以及配置相关环境参数的方法介绍;另外还有对人事管理系统各项功能及前后端技术框架的详细解释,以期能增进开发者对于系统架构和设计原理的理解与掌握。
  • ——基于Java图书管理SQL论文).rar
    优质
    本资源包提供一个完整的基于Java技术的图书管理系统解决方案,包括详尽的源代码、便于导入的数据库SQL脚本以及深入分析系统设计与实现过程的学术论文。 【项目资源】:涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。其中包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS等平台的代码,同时还有C++、Java、Python和Web等相关领域的项目。 【项目质量】:所有提供的源码经过严格测试验证,确保可以直接运行,并且功能正常后才上传分享。 【适用人群】:适合希望学习新技术的小白或进阶开发者使用。这些资源可用于毕业设计、课程作业或是初期项目的开发工作。 【附加价值】:每个项目都具有很高的参考和借鉴意义,同时也可直接用于修改与复刻。对于有一定技术基础的用户来说,在现有代码基础上进行二次开发以实现更多功能会非常方便。 【沟通交流】:如果在使用过程中遇到任何问题,请随时提出疑问,博主将尽快提供解答帮助。欢迎大家积极下载并利用这些资源,并鼓励相互学习和共同进步。
  • 开放实验室管理文档Vue+SpringBoot+MySQL技术栈
    优质
    本资源包含一个采用Vue前端框架与Spring Boot后端框架结合MySQL数据库开发的开放实验室管理系统全套代码、数据库文件及相关详细文档,适用于相关技术学习和项目参考。 基于Vue+SpringBoot+MySQL的开放实验室管理系统提供项目全部源码、数据库脚本、功能文档、开题报告、文献综述及PPT资源。该项目涵盖实验室类型模块、实验室档案模块、实验模块、实验设备模块以及实验订单模块,同时包含用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理和数据字典管理等基础模块,并支持文件管理和图表展示功能。 系统采用基于角色的访问控制机制,适用于普通用户和实验室管理员使用。权限可以细化到按钮级别,允许自定义角色并分配相应权限,适合需要设计精确权限约束的应用场景。 此项目适合作为高分毕业设计、课程设计或期末大作业之用,并且可以直接下载运行而无需任何修改。它主要面向正在完成毕设的计算机相关专业学生及寻求实战经验的Java学习者。
  • 基于智能审计Python文档说明(
    优质
    本项目提供了一个基于大语言模型的智能审计问答系统Python实现及其详细文档。旨在通过先进的人工智能技术优化审计流程,提高问题解答效率与准确性。适合对AI应用感兴趣的开发者和专业人士研究使用。 基于大语言模型的智能审计问答系统提供完整的Python源码及详细文档说明(高分项目),适合新手理解与使用。此项目在导师指导下获得高度评价,适用于毕业设计、期末作业或课程设计中追求优异成绩的学生。 该项目代码注释详尽,并附带操作指南和界面介绍,确保使用者能够轻松上手并运行系统。它具备完善的审计问答功能、美观的用户界面以及便捷的操作方式,展现了很强的实际应用潜力。所有组件均经过严格测试与优化,保证了系统的稳定性和可靠性。
  • 基于Python图谱心理咨询智能).zip
    优质
    本资源提供一个基于Python构建的知识图谱心理咨询智能问答系统的完整代码和训练数据集,适用于研究与开发高质量的心理咨询AI应用。 基于Python知识图谱的心理咨询智能问答系统源码+数据集(高分项目).zip包含的源代码已经过本地编译并可运行,评审分数为95分以上。此项目的难度适中,并且内容经过助教老师的审定,能够满足学习和使用的需要。如果有需求的话可以放心下载使用。