知识图谱在人工智能中用于组织和连接结构化数据，使系统能够理解实体之间的关系并做出明智决策。知识图谱将信息表示为节点（实体）和边（关系），创建了一个语境化数据的网络。这种结构使 AI 模型能够访问相互关联的事实，提高其推理和准确响应的能力。例如，谷歌的知识图谱通过关联人物、地点和概念，为搜索结果提供直接答案，而非仅仅是关键词匹配。开发者通常使用 RDF 或 OWL 等标准构建这些图谱，确保系统间的互操作性。
一个关键应用是增强自然语言处理 (NLP)。知识图谱通过将抽象术语与现实世界实体关联，为语言模型提供语境。例如，使用医学知识图谱的聊天机器人可以根据周围的词语（如“发烧”或“天气”）区分“感冒”（疾病）和“冷”（温度）。同样，IBM Watson 利用特定领域的知识图谱解释医疗或金融领域的专业术语。这减少了歧义，提高了实体识别、问答或文档摘要等任务的准确性。Neo4j 或 Amazon Neptune 等工具常用于将这些图谱集成到 NLP 流水线中。
另一个用例是改进推荐系统和决策。通过映射用户行为、产品属性和外部数据（例如，天气或事件），知识图谱帮助 AI 推断间接关系。例如，一个电子商务平台可能会将“雨伞购买”与“雨天模式”关联起来，以便在暴风雨期间推荐相关商品。在欺诈检测中，银行分析交易网络以发现可疑模式，例如共享不常见标识符的账户。知识图谱还通过追溯结论是如何得出的来支持可解释 AI，这对于受监管行业的合规性至关重要。像 Apache Jena 这样的框架简化了在应用程序中实现这些基于逻辑的工作流。