知识图谱

知识图谱是什么

知识图谱（Knowledge Graph）是一种用「实体—关系—实体」三元组组织知识的结构化数据模型，本质是一张语义网络：节点是实体（人、公司、产品、概念），边是它们之间的关系。它让机器能像人一样理解事物间的关联。

核心构成

• 实体（Entity）：具体对象，如「豆包」「字节跳动」
• 关系（Relation）：如「豆包」属于「字节跳动」
• 属性（Property）：如某公司的成立时间、市值
• 本体（Ontology）：定义概念与关系类型的骨架

经典案例

Google 知识图谱支撑搜索的「右侧信息卡」；维基数据（Wikidata）是全球最大的开放知识图谱；电商用知识图谱做商品关联推荐。

与 AI 的结合

• RAG 增强：GraphRAG 把文档抽成图谱，回答跨文档关系问题
• 智能问答：图谱结构化推理优于纯文本检索
• 行业应用：金融风控（关联交易识别）、医疗（药物相互作用）、工业（设备关系排查）

构建方式

传统靠专家建模与人工标注，成本高；现在用大模型自动抽取实体关系（LLM + 图谱），构建效率大幅提升。

注意事项

图谱质量取决于数据与抽取准确性，维护成本不低；轻量场景可用向量库替代，关系复杂、需要可解释推理时图谱优势明显。