填充知识图谱涉及三个主要阶段：数据收集和提取、集成和规范化，以及存储和维护。每个阶段都需要特定的工具和技术将原始数据转换为结构化、互联互通的图谱。
首先，从结构化或非结构化源收集数据。数据库或 API 等结构化源提供表格数据（例如，产品目录），可以直接映射到实体（例如，“产品”）和关系（例如，“由...销售”）。非结构化数据，例如文本文档或网页，需要使用自然语言处理（NLP）进行提取。例如，一篇新闻文章可能被处理以识别“Apple Inc.”等实体和“生产 iPhone”等关系。spaCy 或 Stanford CoreNLP 等工具可以检测实体，而 OpenIE 系统则提取关系。网络爬取（例如使用 Scrapy）或预处理数据集（例如 Wikidata 备份）是常见的起点。
接下来，将提取的数据集成到统一的结构中。这包括解决冲突，例如使用聚类或相似度评分等实体解析技术合并重复实体（例如，“NYC”和“New York City”）。应用本体——实体类型和关系的正式定义——以确保一致性。例如，电子商务本体可能定义由“购买”关系链接的“客户”和“订单”实体。Apache Jena 或 RDF Schema 等框架有助于执行这些规则。数据规范化（例如，将日期转换为 ISO 格式）确保统一性。如果集成多个源，模式对齐协调差异，例如将一个数据集中的“birth_date”映射到另一个数据集中的“date_of_birth”。
最后，处理后的数据存储在图数据库或三元组存储中。Neo4j 或 Amazon Neptune 等图数据库使用节点（实体）、边（关系）和属性（特征）来表示知识。例如，三元组存储可以将“巴黎 → capitalOf → 法国”存储为 RDF 三元组。加载工具（例如，Neo4j 的 LOAD CSV）或批量导入器（例如，RDFox 的数据摄取）处理大型数据集。初始填充后，通过更新维护图谱——添加新实体（例如，产品发布）或修剪过时关系（例如，CEO 变更）。SPARQL 或 Cypher 等查询语言使开发人员能够检索和验证数据，确保随时间的准确性。