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无需数据迁移，即可使用AI搜索和检索增强生成技术（RAG）。从您公司100多个应用程序中的知识库中即时获取答案，同时确保数据安全。几分钟即可部署，无需数月。

评估人工智能领域最先进的技术水平

本书《Practical Recommender Systems》（实用推荐系统）中使用的 Django 网站，用于演示如何实现推荐算法。

我的毕业设计是一个电影推荐系统，主题是“基于用户画像的电影推荐系统的设计与实现”。系统基于Django框架（采用MTV模式），使用MongoDB、MySQL和Redis数据库，数据来源是爬取自豆瓣的电影信息。系统根据用户的基本信息和使用习惯（例如观看记录）创建用户画像，并利用Hadoop和Spark进行数据分析和推荐算法计算。后台管理系统基于Django自带的管理系统，并用simpleui进行了界面美化。

面向生成式AI、大型语言模型及其他AI服务的最佳免费SaaS基础平台。助您在数天内推出下一代生成式AI创业项目。

YT Navigator：一款基于人工智能的YouTube内容浏览器，允许你使用AI智能体搜索和与频道视频进行对话。通过语义搜索和精确的时间戳，可在几秒钟内提取数小时内容中的关键信息。

将 AI 助手集成到 Django 中，构建智能应用程序

用情感词典和机器学习技术分析股市新闻和评论的情感，并把结果以图表的形式直观展现出来

这是一个入门级应用，教你如何使用LlamaIndex、Langchain、OpenAI等工具，构建你自己的应用，从而用大型语言模型（LLM）查询文档集合（MIT许可证）。

一个基于人工智能的arXiv论文摘要网站，配有虚拟助手功能，可以回答用户提出的问题。

一个基于Spark ML的就业推荐系统毕业设计，利用协同过滤算法，通过招聘信息爬虫（例如，爬取智联招聘的数据）从招聘平台获取数据，最终实现大数据技术驱动的个性化招聘推荐。

本项目旨在改进 RAG 应用的构建，克服现有挑战，提升可访问性、可扩展性和数据及用户访问管理。它利用 Django、Llamaindex 和 Google Drive 实现高效的数据库管理。

电影知识图谱，包含电影实体识别、图谱展示、关系查询和智能问答等功能。

基于 Celery 和 Channels (WebSocket) 的 Django 聊天机器人

一个漂亮又好用的ChatGPT提示词管理系统

安布哈夫·辛格和萨亚克·保罗合著的《动手学用Python进行Web深度学习》

基于Django 3.1框架搭建的网站，集成了用户管理、文章博客管理以及算法模型可视化系统等功能。

一个面向Python开发者的聊天机器人框架，功能齐全。

使用Django框架和协同过滤（一种机器学习技术）构建一个推荐引擎。