知识图谱是结构化数据库，将信息表示为相互连接的实体及其关系。它们使用节点（实体）和边（关系）来组织数据，形成一个机器可以查询和推理的网络。例如，知识图谱可以将“Alice 在 公司 X 工作”表示为 Alice 的节点、公司 X 的节点，以及连接它们的标记为“works at”的边。这种结构通常使用 RDF (资源描述框架) 或属性图模型（例如 Neo4j）等标准构建，其中每个事实都存储为三元组（主语-谓语-宾语）。通过明确定义关系，知识图谱可以高效地遍历和推理连接的数据点。
知识图谱的一个关键特性是它们能够整合各种数据源。例如，一家公司可以将来自 CRM 的客户数据、来自目录的产品详细信息以及交易记录整合到统一的图谱中。模式层，如本体或分类法，定义了实体如何关联的规则（例如，“一个人可以是组织的雇员”）。这使得图谱能够强制一致性并支持自动化推理。例如，如果图谱知道“公司 X 的总部设在纽约”且“纽约在美国”，它就可以推断出“公司 X 位于美国”而无需显式存储。实体解析——将一个数据集中的“Alice Smith”与另一个数据集中的“A. Smith”关联起来——对于避免重复和保持准确性也至关重要。
开发者使用 SPARQL（用于基于 RDF 的图谱）或 Cypher（用于属性图）等查询语言与知识图谱交互。例如，一个 Cypher 查询可以找到所有在公司 X 工作且在 2020 年后加入的员工： MATCH (p:Person)-[r:WORKS_AT]->(c:Company {name: "Company X"}) WHERE r.start_year > 2020 RETURN p。知识图谱驱动着像搜索引擎（谷歌的知识图谱提供即时答案）或推荐系统（将产品与用户偏好关联）等应用。它们特别适用于需要理解上下文的场景，例如欺诈检测（识别可疑交易模式）或供应链优化（映射供应商依赖关系）。对于开发者而言，它们在建模复杂关系以及结合结构化和非结构化数据方面的灵活性，使其成为解决相互关联的数据挑战的实用工具。