如何使用Streamlit框架和Neo4j数据库搭建一个简易的知识图谱问答系统？请结合提供的《毕业设计源码：简易知识图谱问答系统教程》资源给出具体步骤。

搭建一个简易的知识图谱问答系统需要对Streamlit框架和Neo4j数据库有一定的了解和操作能力。在《毕业设计源码：简易知识图谱问答系统教程》资源的帮助下，我们可以按以下步骤进行系统搭建：

参考资源链接：[毕业设计源码：简易知识图谱问答系统教程](https://wenku.csdn.net/doc/7rsxi247ax?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装Streamlit和Neo4j数据库。可以通过Python的包管理工具pip来安装Streamlit库。而对于Neo4j数据库，你需要下载Neo4j的社区版，并按照官方文档进行安装和启动。
接着，按照教程中提供的Python源代码文件，如answer.py、chat_ui.py、question.py和match_mov_peo.py，理解各个文件中定义的函数和类的作用。这些文件通常包括数据处理、数据库交互、用户输入的处理和响应生成等功能。
然后，运行data_to_csv.ipynb和create_kg.ipynb等Jupyter Notebook文件，这些文件会帮助你完成数据的整理和知识图谱的构建。确保数据格式正确，并成功导入Neo4j数据库中。
在Neo4j数据库中构建好知识图谱后，开始配置Streamlit前端。你可以通过编写Streamlit的Python脚本来创建用户界面，并使用定义好的Python函数从Neo4j中查询知识图谱，并将结果展示给用户。
最后，进行系统测试，确保问答系统能够正确响应用户的输入，并给出预期的回答。在test.ipynb文件中，你可以找到测试的代码和方法。
以上步骤中，需要注意数据的准确性和查询的有效性，以及前端界面与后端逻辑的正确对接。完成这一体系的搭建后，你就能够得到一个基于Streamlit和Neo4j的简易知识图谱问答系统。
为了进一步深化知识和提高开发能力，建议在完成本教程后，查阅更多关于知识图谱构建、自然语言处理和数据库查询优化的资料。在实践中不断尝试和优化，将有助于你构建出更加完善和智能的问答系统。

参考资源链接：[毕业设计源码：简易知识图谱问答系统教程](https://wenku.csdn.net/doc/7rsxi247ax?spm=1055.2569.3001.10343)