知识图谱使用节点和边的结构来表示概念之间的关系。节点表示实体或概念（例如“巴黎”或“法国”），而边定义它们之间的关系（例如“是首都”）。每个连接都是一个三元组：主语（巴黎）、谓语（是首都）和宾语（法国）。这种格式允许图以人类可读和机器可处理的方式建模复杂的现实世界关系。例如，知识图谱可以将“爱因斯坦”与“相对论”通过“提出”关系联系起来，也可以将“相对论”与“物理学”通过“研究领域”边联系起来。这种结构实现了灵活的数据建模，无需严格的模式，从而更容易集成不同的数据集。
知识图谱中的关系通常包括语义上下文，这增加了连接的意义。例如，层次关系（如“是……的子类型”）定义了分类法，而关联关系（如“位于……之中”）描述了空间或功能链接。 本体论——关系类型的正式定义——有助于标准化这些连接。例如，在医学知识图谱中，“阿司匹林”可以通过“治疗”关系与“缓解疼痛”联系起来，并通过“具有副作用”边与“副作用”联系起来。这些预定义的关系允许系统推断新信息。如果“阿司匹林是一种 NSAID”且“NSAID 会导致胃溃疡”，则图可以推断出“阿司匹林可能导致胃溃疡”，即使该链接未明确存储。
开发人员通过 SPARQL 或 Cypher 等查询语言与知识图谱交互，这些语言使他们能够高效地遍历关系。例如，Cypher 查询可以通过跟踪从城市到国家的“locatedIn”边并按大陆过滤来查找欧洲所有人口超过 100 万的城市。 Neo4j 或 Amazon Neptune 等工具提供存储和查询功能，而 RDFLib 等框架简化了程序化操作。 知识图谱在推荐系统（将用户偏好与产品联系起来）或欺诈检测（映射交易模式）等应用中特别有用。它们的灵活性使它们能够适应不断发展的数据，但保持一致性和可扩展性等挑战需要仔细设计，例如对大型图进行分区或使用分布式数据库。