什么是知识图谱
1、产生背景【AI大模型教程】
2012年5月，Google正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念。目的是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户的搜索质量及体验。
2、什么是知识图谱
知识图谱是建立在语义网络（RDF/OWL）之上的一种信息模型表示方式，通过概念(concepts)、实体(entity)、以及之间的各种语义关系(semantic relationships)，形成一种大规模的语义网络。
3、知识图谱的内涵：三元组
知识图谱在逻辑结构上可以分为模式层和数据层两个层次。
模式层：实体-关系-实体、实体-数据-实体构成schema三元组
数据层：以三元组的方式存放数据，如中国-首都-北京，北京-人口-2069万。
4、知识图谱构建
将结构化数据和非结构化数据通过信息抽取，提取实体、属性、以及实体间的关系，在此基础上形成本体化（ontology）的知识表达。在获取到新的知识后，需要进行知识融合，消除矛盾和歧义。
5、应用场景
在人工智能的迅猛发展下，知识图谱和大语言模型结合，已成为核心技术。知识图谱通过构建实体之间的关系网，为机器提供了一个丰富的世界知识库，这使得机器能够在一个结构化的知识环境中理解和处理信息。另一方面，大模型利用知识图谱进行高效的语义理解和生成，实现更深层次的交互。
