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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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基于电影知识图谱的智能问答系统系列章节传送门：
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基于电影知识图谱的智能问答系统（二） -- Neo4j导入CSV文件
基于电影知识图谱的智能问答系统（三） -- Spark环境搭建
基于电影知识图谱的智能问答系统（四） -- HanLP分词器
基于电影知识图谱的智能问答系统（五） -- Spark朴素贝叶斯分类器
基于电影知识图谱的智能问答系统（六） -- 问题训练样本集敲定
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基于NLP处理的LLM的雏形源码教学视频 -- 问答系统本地知识库搭建思路
番外篇（2022年11月15日16:45:35）
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如果docker官方的镜像中心无法访问（国外的需要墙）下载不了image，可以参考以下的操作来解决：
1、找到“daemon.json”文件；
2、使用vim命令将其打开；
3、添加“{ "registry-mirrors" :["docker.mirrors.ustc.edu.cn"]}”内容；
4、重启docker即可。
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**定制了2个docker镜像，分别是带数据的neo4j数据库镜像和带hanlp字典数据及训练样本数据和应用程序的tomcat镜像，
镜像地址： Docker Hubhttps://hub.docker.com/r/appleyk/tomcat8-movies
其中tomcat镜像由于带有hanlp数据部分，所以镜像本身有点大，如果你的docker没有配置镜像加速代理服务的话拉取会很慢，所以在我的阿里云镜像仓库中也推送了一份如下：
阿里云镜像地址：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/appleyk/tomcat8-movies
拉取方式：
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/appleyk/tomcat8-movies:v1.0
使用docker启动neo4j容器效果如下（无需考虑版本和数据导入，只需按配置来即可）：
使用docker启动tomcat容器效果如下（无需考虑hanlp数据和训练样本，只需按配置来即可）：
GitHub地址： GitHub - kobeyk/Spring-Boot-Neo4j-Movies: SpringBoot集成Neo4j图数据库，利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统。
码云（gitee）地址：Spring-Boot-Neo4j-Movies: SpringBoot集成Neo4j图数据库，利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统。
注意最新代码为分支：v0.1.2
注：本篇不再过多的讲解如何Demo实现了，集成也很是简单的，前面几章也已经给本篇做足了铺垫。项目中的代码注释也是非常的详细，最后会附上整个项目的Git仓库地址。
下面就不贴了，有博文，有视频教学，感兴趣的直接去看就行了哈
