实现基于知识图谱的搜索引擎涉及三个核心阶段：数据建模、图谱构建和查询处理。该过程首先将特定领域的知识构建为相互连接的实体和关系。例如，在电影搜索引擎中，实体可能包括“电影”、“演员”和“导演”，以及诸如“出演”或“导演”之类的关系。这种结构通常使用语义 Web 标准（如 RDF（资源描述框架））或图数据库（如 Neo4j）定义。模式必须在特异性和灵活性之间取得平衡，以适应各种查询，同时避免冗余。诸如 Apache Jena 或 AWS Neptune 之类的工具可以帮助高效地建模和存储图形数据。
接下来，通过提取和链接来自结构化和非结构化数据源的数据来填充图谱。结构化数据（例如，数据库、API）使用 ETL（提取、转换、加载）管道映射到图谱模式。非结构化数据（例如，文本文档）需要使用诸如命名实体识别 (NER) 之类的 NLP 技术来提取实体和关系。例如，解析有关电影的 Wikipedia 页面可能会将“Tom Hanks”识别为与电影“Forrest Gump”相关的演员。数据集成还涉及解决冲突，例如使用记录链接算法或 Dedupe.io 之类的工具将“Tom Hanks”和“Thomas Hanks”合并为单个实体。诸如 Google 的知识图谱搜索之类的 API 可以补充缺失的关系。
最后，查询处理将用户输入转换为图谱遍历。“搜索 Tom Hanks 执导的 Spielberg 电影”将涉及从“Tom Hanks”节点到连接的“电影”节点遍历路径，并过滤通过“directed_by”边缘链接到“Steven Spielberg”的节点。SPARQL（用于 RDF）或 Cypher（用于 Neo4j）等查询语言可以实现这一点。排名算法根据图谱指标（例如，具有更多演员连接的电影的节点中心性）或用户上下文（例如，最近发布的电影）对结果进行优先级排序。带有图谱插件的 Elasticsearch 之类的 API 可以将关键字搜索与基于图谱的相关性评分相结合。缓存频繁查询并优化索引（例如，基于发布日期等节点属性）可确保低延迟响应。