知识图谱被广泛应用于各个行业，用于建模实体之间的关系，从而实现更智能的数据交互。三个突出的现实应用案例包括搜索引擎、电商推荐系统和医疗保健数据管理。每个例子都展示了结构化、互连的数据如何改善用户体验和决策。
搜索引擎：谷歌的知识图谱是一个基础性的例子，它驱动着诸如信息面板和搜索结果中的直接答案等功能。通过链接人、地点和事件等实体，系统可以理解超越关键词匹配的上下文。例如，搜索“玛丽·居里”会返回她的出生日期、成就和相关科学家。开发者可以使用诸如 Neo4j 或 Amazon Neptune 等图数据库来实现类似的系统，这些数据库将实体存储为节点，将关系存储为边。Wikidata 等 API 提供了结构化数据源，而 SPARQL 查询则可以检索互连的信息。这种方法减少了搜索结果的歧义，并高效地呈现相关事实。
电商推荐：亚马逊使用知识图谱来连接产品、客户行为以及品牌或类别等属性。当用户查看某个商品时，系统会遍历关系以推荐相关产品——例如，显示相机的兼容配件。开发者可以通过创建产品、用户和互动（例如，购买）的节点，然后定义“一起购买”或“相似类别”等边来构建这样的系统。机器学习模型通常通过预测节点之间的链接来增强这一点。Apache AGE 或 Gremlin 查询语言等工具简化了实现，从而可以基于动态用户数据进行实时推荐。
医疗保健数据集成：IBM Watson Health 采用知识图谱来统一患者记录、医学研究和治疗指南。例如，图谱可以将症状、诊断和药物相互作用联系起来，以帮助临床医生确定最佳治疗方案。节点代表患者、实验室结果或药物，而边定义了“接受治疗”或“导致”等关系。FHIR（快速医疗保健互操作性资源）等标准结构化了数据，而 Stardog 等图数据库管理跨不同来源的查询。这种方法有助于检测模式，例如特定患者群体中的药物不良反应，从而提高护理质量并减少错误。开发者可以利用 RDFLib 等开源框架来为小规模的医疗应用原型化类似的系统。