🗒️图谱查询功能探索-0206

type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
😀
前言: 做毕业设计,一步一步来,先把数据库查询的功能实现,再实现图谱功能。有了GPT4和copilot,写代码的过程就能简单很多。虽然它们经常犯病,给出离谱或者不可用的代码,但是我也意识到,只有我给它的prompt够准确,它才能回答的更好。每一次报错后,我都会把报错信息喂给它,并且告诉它我的想法:具体是哪里出了问题之类的,它就会回答的越来越精准。

0.效果图

notion image

1.技术栈

Vue
ChatGPT
Neo4j
Github Copilot
Python
Node.js
Flask
PyCharm

2.主要功能:

初始页面:
notion image
用户输入诗人名李白和最大返回节点个数5000,点击Submit查询,出现查询动画:
notion image
查询结果界面:
notion image
notion image
notion image

3.主要逻辑

用户点击submit,前端调用两个api:
 
 
 
 
如果有以下分类出现,翻译分类名称:
"author":作者 "desty":朝代 "common_name":合称 "where_name":旅居地名 "poem":诗词作品 "ci_pai":词牌名 "formal:格式
 

📎 参考文章

  • 一些引用
  • 引用文章
 
 
论文代码配环境—Deep Graph Matching via Blackbox Differentiation of Combinatorial Solvers .图匹配学习笔记
Loading...