【AI落地应用实战】构建基于知识图谱的知识问答系统

一、知识图谱概述

知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义知识库，它以图形的方式组织和整合信息，使得数据之间的关系变得直观和易于理解。知识图谱的概念融合了计算机科学、数据科学、人工智能等多个领域的技术，旨在通过关联分析揭示数据背后的深层次关系。

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1.1、概念

知识图谱由节点（实体）和边（关系）组成。节点代表实体，如人、地点、物品等；边代表实体之间的关系，如“属于”、“创造”、“位于”等。每个节点和边都可以带有属性，提供更详细的信息。

知识图谱的构建通常包括以下几个步骤：

数据抽取：从各种数据源中提取信息，如文本、数据库、网页等。 实体识别：识别出数据中的关键实体。 关系抽取：确定实体之间的关系。 实体链接：将识别出的实体与已知的知识库中的实体进行链接。 知识融合：整合来自不同源的知识，解决冲突和歧义。 存储与查询：将构建好的知识图谱存储在图数据库中，并提供查询接口。

1.2、历史

知识图谱的概念并非一开始就存在，它是随着信息技术和人工智能领域的发展逐渐形成的。以下是几个关键的历史节点：

1980年代：专家系统的发展，可以看作是知识图谱的早期形式。 1990年代：语义网（Semantic Web）概念的提出，旨在通过机器可理解的方式编码信息 2006年：DBpedia项目启动，将维基百科的结构化信息转换为机器可读格式。 2012年：谷歌推出知识图谱，用于增强搜索引擎的功能，提供更丰富的搜索结果。

1.3、作用

知识图谱在多个领域都有着广泛的应用，以下是其主要作用：

搜索引擎优化：通过知识图谱，搜索引擎能够提供更加精确和相关的搜索结果。 推荐系统：知识图谱可以用于个性化推荐，通过分析用户与物品之间的关系，提供更准确的推荐。 语义分析：在自然语言处理中，知识图谱有助于理解词语之间的关系，提高语义分析的准确性。 智能问答：知识图谱可以用于构建智能问答系统，快速准确地回答用户的问题。 决策支持：在商业分析和决策过程中，知识图谱能够帮助发现数据之间的深层次关系，支持更明智的决策。 医疗健康：知识图谱在医疗领域可用于药物研发、疾病诊断等，通过关联分析提高医疗质量

1.4、演示效果

二、图数据库

图数据库（Graph Database）是一种用于存储和管理图形结构数据的数据库。与传