知识图谱通过将数据组织成相互连接的实体及其关系来增强语义搜索，使系统能够理解超出关键字匹配的上下文和含义。知识图谱将信息结构化为节点（例如人物、地点或概念等实体）和边（它们之间的关系）。这使得搜索系统能够根据图中的连接来解释查询。例如，搜索“Apple”可能指的是公司、水果或音乐专辑。知识图谱通过分析相关实体来消除歧义——例如，将“Apple”链接到“iPhone”或“Steve Jobs”（对于公司），而不是“营养”或“食谱”（对于水果）。这种上下文理解通过利用图的结构化数据来提高搜索准确性。
为了使用知识图谱实现语义搜索，系统首先将用户查询映射到图中的实体。这涉及使用自然语言处理 (NLP) 技术来识别关键术语及其关系。例如，像“诺兰的电影”这样的查询可能会扩展到包括克里斯托弗·诺兰的作品，方法是遍历电影和他的名字之间的“directed_by”边。该图还可以推断间接关系：搜索“盗梦空间中的演员”可能会返回莱昂纳多·迪卡普里奥，但该图可能会进一步显示经常与他合作的演员。查询扩展和遍历是关键——系统使用该图来添加同义词、相关概念或更广泛/更窄的术语到搜索范围。这确保了结果能够捕捉用户的意图，而不仅仅是字面上的关键词。
这种方法的实际好处包括提高相关性、消除歧义和支持复杂查询。在电子商务中，搜索“100 美元以下的无线耳机”可能会使用知识图谱来链接产品属性（品牌、价格范围）和用户评论，从而显示既符合明确标准又符合隐含需求（例如，电池寿命）的项目。对于技术文档，像“Python 数据分析”这样的查询可能会根据它们在图中的连接返回像 Pandas 这样的库、教程和相关工具（NumPy、Matplotlib）。此外，多语言搜索受益于基于实体的映射——例如，通过共享标识符将“chat”（法语）链接到“cat”（英语）。通过利用知识图谱中的结构化关系，开发人员可以构建能够更好地与用户意图和特定领域上下文对齐的搜索系统。