知识图谱入门（一）

最近在研究Graph RAG项目，因此对相关内容做个总结，首先从知识图谱开始，供大家参考。

知识图谱是结构化知识表示的一种形式，它将知识组织成一个多关系图，其中节点表示实体，边表示实体之间的关 系。知识图谱可以表示实体之间的语义关系，帮助机器理解和推理自然语言文本。 支持用户按主题而不是字符串检索，真正实现语义检索。基于知识图谱的搜索引擎，能够以图形方式向用户反馈结 构化的知识，不必浏览大量文档即能准确定位和深度获取知识。

知识图谱概述

1.1. 知识图谱的发展

2012 年，谷歌正式提出了知识图谱（ Knowledge Graph）的概念，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于 2013 年 以后开始在学术界和业界普及。下图是 Goolge 搜索中的结果，不仅仅给出了 pagerank，还给出了知识图谱的搜 索结果。

目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、 反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将 Web 上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计 算、理解以及评价，并且形成一套 Web 语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万 维网上的知识互联奠定扎实的基础，使 Web 3.0 提出的“知识之网”愿景成为了可能。 要追溯知识图谱的起源，我们可以回到 20 世纪 60 年代提出的语义网络（Semantic Networks）。 以下是其发展脉络：