知识图谱是一种结构化的方式，用于表示现实世界的信息，包含三个核心组成部分：实体、关系和模式/本体。实体是图谱中独特的对象、概念或事物，例如人物、地点或组织。每个实体都有唯一的标识（例如，作为城市的“巴黎”与作为人物的“巴黎”）并具有属性（例如，人口、成立日期）。关系定义实体如何连接——例如，“位于（locatedIn）”可以将“埃菲尔铁塔”与“巴黎”连接起来。模式或本体充当蓝图，定义实体的类型（如“人物”或“公司”）以及它们之间有效的关系（例如，“employeeOf”将“人物”与“公司”连接起来）。这些模式确保数据的一致性并支持对数据进行推理。
第二个关键组成部分是数据层，它包括数据源和存储机制。知识图谱通常会聚合来自不同来源的数据，如数据库、API 或非结构化文本。例如，一家公司可以将来自 CRM 的客户数据与来自库存数据库的产品详情集成在一起。为了存储这些数据，通常使用图数据库（如 Neo4j）或三元组存储库（如 Apache Jena）。三元组——结构为“主语-谓语-宾语”（例如，“Apple-foundedBy-Steve Jobs”）——构成了基本的存储单元。索引和查询语言（如 SPARQL 或 Cypher）能够实现高效检索，允许开发者遍历连接（例如，“查找所有由德国供应商制造的产品”）。
最后，应用程序和服务利用图谱来执行搜索、推荐或分析等任务。例如，推荐系统可以使用关系路径来推荐相关产品（“购买 X 的用户也购买了 Y”）。知识图谱还通过理解上下文支持语义搜索——搜索“Java”可能会根据连接的实体返回关于岛屿或编程语言的结果。用于数据建模的 RDF 或用于本体创建的 OWL 等工具有助于维护图谱的结构。通过结合这些组成部分，开发者可以构建能够组织复杂数据并通过互连信息发现洞察的系统。