知识图谱集成通过为传统的关键词匹配或视觉分析等方法添加上下文和关系理解来增强图像搜索。知识图谱是一个结构化的数据库，它链接实体（人、地点、事物）及其关系。当应用于图像搜索时，它允许系统基于语义含义而不是仅仅基于表面层特征来解释查询和图像。例如，搜索“巴黎地标的照片”可以返回带有埃菲尔铁塔、巴黎圣母院或卢浮宫标签的图像，因为知识图谱将这些实体与巴黎连接起来。这减少了对图像元数据中精确关键词匹配的依赖，如果标签不完整或不一致，可能会错过相关内容。
一个关键的好处是改进了查询解释。知识图谱通过利用概念之间的联系来帮助消除术语的歧义。例如，搜索“apple”可能意味着水果或公司。如果用户的查询历史记录包含与烹饪相关的术语，则具有知识图谱意识的系统可能会优先显示水果图像；如果上下文表明对小工具感兴趣，则可能会优先显示技术相关图像。同样，图谱中的关系使系统能够推断意图。像“不掉毛的狗”这样的查询可以检索到在图谱中与“低过敏性”特征相关联的特定品种的图像，即使图像的元数据仅列出该品种的名称。这个语义层还有助于多语言搜索，通过将翻译或区域术语（例如，“电梯”与“升降机”）映射到同一个实体。
另一个影响是通过上下文过滤来增强结果相关性。知识图谱允许系统根据更深层的属性来优先处理图像。例如，搜索“现代建筑”可能会显示在图谱中与“包豪斯”或“粗野主义”等建筑风格相关联的建筑物图像，即使这些术语不在元数据中。它们还支持动态结果扩展——如果用户搜索“蒙娜丽莎”，系统可能会包括卢浮宫或莱昂纳多·达·芬奇的其他作品的图像，从而利用图谱的关系数据。开发人员可以通过集成 Google 的知识图谱等 API 或使用 Neo4j 等工具构建自定义图谱来实现这一点，将实体识别模型与结构化数据相结合来丰富图像搜索管道。
