基于neo4j的宠物知识图谱问答系统
在当前数字化的时代，人工智能技术的迅速发展为信息检索和数据处理带来了革命性的变化。特别是在宠物领域，一个智能的宠物关系图谱问答系统能够为宠物爱好者提供全面、精准的信息服务。本文将详细介绍一个基于Python、Django、Flask、Neo4j以及py2neo等技术栈实现的宠物关系图谱问答系统的设计与实现过程。
项目背景与设计目标
随着人们生活水平的提高，宠物逐渐成为许多家庭的重要成员。宠物爱好者对于宠物的饮食、健康、训练等方面的知识有着强烈的需求。因此，构建一个宠物知识图谱，通过智能问答系统快速准确地提供相关知识，成为了一个有趣且具有挑战性的项目。
项目的主要目标是开发一个无需登录的宠物关系图谱问答系统，该系统能够展示宠物知识图谱，支持图谱的检索，以及通过自然语言处理技术实现智能问答。
系统架构设计
数据存储本系统选择Neo4j作为关系图谱数据的存储方案，优质的宠物知识图谱数据存放于此。Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，专为存储和处理复杂关系的数据而设计，非常适合本项目的需求。同时，系统使用Django默认的SQLite数据库存储用户信息，虽然本系统不涉及登录注册功能，但该设计为未来可能的需求迭代留下了空间。
后端实现系统的后端采用Django框架进行开发，利用其强大的ORM和模板系统，实现了数据的高效处理和动态页面的生成。同时，通过py2neo库实现了与Neo4j数据库的连接与操作，py2n
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