Python+Flask金融问答系统源码及部署指南

资源摘要信息: "本资源包名为“基于Python+Flask+Neo4j的金融多轮对话问答机制系统”，它包含了系统源码、部署文档以及全部数据资料，并且是一个获得高分的个人项目。项目的核心是利用Python语言构建一个基于Flask框架的Web应用程序，并使用Neo4j图形数据库来处理和存储金融相关的问答数据。 Flask是一个轻量级的Web框架，它简洁、灵活，非常适合快速开发小型到中型的Web应用。在本项目中，Flask主要负责接收用户发起的金融问答请求，处理请求，并与后端数据库Neo4j进行交互。 Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，它以图的形式存储数据，适合处理复杂的关系型数据。在金融问答系统中，Neo4j用来存储金融领域的知识图谱，这些知识包括金融术语、金融规则和用户交互过程中的问答关系等。 本系统的设计目的是为了模拟一个金融领域的智能问答机器人。用户可以与之进行多轮对话，系统能够根据用户的问题，通过查询Neo4j图形数据库中的知识图谱，给出准确的金融信息反馈。这为金融领域的用户提供了一个便捷的在线问答服务，有助于提高信息检索的效率和准确性。 项目文件中的“Flask系统部署文档.md”提供了详细的系统安装和运行指南。这份文档将指导用户如何在本地或服务器环境中搭建运行环境，包括安装必要的软件依赖、配置数据库、部署Flask应用等步骤。 资源中的“***.zip”文件应该包含了项目的所有源代码和数据。由于文件名是随机生成的，这里不做具体解释。用户需要解压此文件来查看和使用项目源码。 最后，“ShowKnowledge-main”文件夹可能包含了项目的主程序文件，以及配置文件、模板文件、静态文件和脚本文件等。该项目是专门为金融领域设计的问答系统，对于学习和研究人工智能、数据科学、图形数据库以及Web开发的人员来说，具有重要的参考价值。 总体而言，该项目适合计算机专业的学生、教师、企业员工以及对Python编程和Web开发感兴趣的初学者。它可以作为毕业设计、课程设计、项目演示或日常学习和进阶的参考资料。此外，基础扎实的开发者可以在此基础上进行进一步的修改和功能扩展，以适应更广泛的应用场景。"