本文介绍了一个地质矿产智能问答系统，采用前后端分离架构（Vue+Flask）和GraphRAG技术。系统通过Neo4j构建包含22种实体类型的地质知识图谱，集成三路并行检索（知识图谱+矿床档案+勘探记录）和多模态问答（支持图片识别）。核心功能包括知识图谱可视化、智能三元组提取、文档溯源、矿床全链路管理等，应用于成矿规律查询、勘探数据追溯等场景。项目提供完整源码（含前端Vue和后端Flask）、部署

本项目是一个面向食品生产质量领域的智能问答系统，采用前后端分离架构，集成 BGE 向量检索、BM25 关键词检索与 RRF 融合混合 RAG 技术。系统对文档进行双粒度 chunk 切分并建立本地向量索引与 BM25 倒排索引，结合通义千问大语言模型实现精准的知识检索与自然语言问答，并支持文档管理、检索索引管理、知识检索调试、产品档案（含过敏原标注）、生产记录管理等功能，为食品生产质量管理提供智能

本文介绍了一个基于GraphRAG技术的医疗健康知识诊断系统，该系统采用Vue+Flask前后端分离架构，集成Neo4j知识图谱和通义千问大模型。主要创新点包括：三路并行检索的GraphRAG技术、智能三元组提取、多模态问答和知识图谱可视化。系统提供8大功能模块，涵盖用户管理、文档处理、智能问答、知识图谱构建与可视化等医疗场景应用。项目资源包含完整源码、部署教程、系统文档和设计图，适用于疾病诊疗路

本项目开发了一个基于GraphRAG技术的法律案件智能评判系统，主要创新点包括：采用Neo4j构建包含17种实体类型的法律知识图谱；实现四路并行检索增强问答准确率；支持多模态图片识别和问答；提供知识图谱可视化交互功能。系统采用Vue+Flask技术栈，具备案件管理、法条检索、文档分析等核心功能，适用于法律条文查询、案例分析和合同纠纷等场景。项目提供完整源码、文档和部署教程，通过知识图谱与大语言模型

本项目开发了一套基于YOLO系列模型的荔枝虫害智能检测系统，采用Vue3+Flask技术栈实现。系统核心功能包括：支持图片、视频和实时摄像头三种检测模式；集成YOLOv8等先进目标检测模型；结合Qwen-VL大模型提供虫害分析与防治建议；具备完整的数据集管理、模型训练和评估流程。测试集验证显示模型精确率达93.2%，召回率92.1%。系统适用于荔枝果园虫害监测、农技培训等场景，提供从检测到防治建议

本文介绍了一个基于AI的桥梁缺陷智能检测系统。系统采用Vue+Flask技术栈，集成了YOLO系列目标检测模型和多模态大语言模型(Qwen-VL)，支持图片、视频和实时摄像头三种检测模式。核心功能包括缺陷精准检测、智能预警分析、多模态AI辅助分析、模型评估系统等，可识别裂缝、破损、渗水等6类桥梁缺陷。系统提供完整的数据集(10589张图片)和预训练模型(mAP50达0.638)，并实现了从数据集管

这篇文章介绍了一个基于AI技术的辣椒病害智能检测系统。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue3+Element Plus，后端使用Flask框架，集成了YOLOv8/YOLO11等目标检测模型和Qwen-VL多模态大模型。核心功能包括图片/视频/实时摄像头三种检测模式、病害精准识别定位、智能预警分析和防治建议生成。系统具有完整的模型训练评估流程，支持数据集管理、模型管理和性能评估，检测精度达到mA

本文介绍了一个基于人工智能的篮球动作规范检测智能预警系统。该系统采用YOLOv8/YOLO11等深度学习模型，结合多模态大模型分析技术，实现了篮球场景下的目标识别、动作规范分析与实时预警功能。系统包含图片检测、视频检测、实时检测三大核心模块，支持数据集管理、模型训练评估、智能分析报告生成等功能。技术栈采用Vue3+Flask框架，集成OpenCV、Qwen-VL等工具，提供18487张标注图片的训

本项目开发了一个面向数控车床主轴系统故障诊断的智能问答系统，采用Vue3+Flask前后端分离架构，核心创新点是集成GraphRAG技术（知识图谱检索增强生成）。系统通过Neo4j构建包含16种实体类型和20种关系的故障诊断知识图谱，实现三路并行检索（知识图谱+主轴档案+故障记录），结合通义千问大模型提供精准问答。主要功能包括：多模态智能问答（支持图片识别）、知识图谱可视化交互、文档自动三元组提取

本文介绍了一个基于GraphRAG技术的医疗健康知识诊断系统，该系统采用Vue+Flask前后端分离架构，集成Neo4j知识图谱和通义千问大模型。主要创新点包括：三路并行检索的GraphRAG技术、智能三元组提取、多模态问答和知识图谱可视化。系统提供8大功能模块，涵盖用户管理、文档处理、智能问答、知识图谱构建与可视化等医疗场景应用。项目资源包含完整源码、部署教程、系统文档和设计图，适用于疾病诊疗路