知识图谱在语义搜索引擎中扮演着核心角色，它使搜索引擎能够理解用户查询背后的含义和语境。与传统的基于关键词的搜索（直接匹配术语）不同，语义搜索使用知识图谱来解释概念之间的关系。知识图谱是一个结构化的实体网络（例如，人物、地点、概念）及其连接，以机器可以处理的方式存储。例如，它可以编码“巴黎”是“法国”的首都，“莱昂纳多·达·芬奇”绘制了“蒙娜丽莎”。这种结构使搜索引擎能够推断意图，消除歧义，并返回与用户实际需求相符的结果，而不仅仅是字面上的关键词匹配。
知识图谱通过两种关键方式增强语义搜索。首先，它通过分析关系来帮助消除术语的歧义。例如，对“Apple”的查询可能指的是公司、水果或唱片公司。通过检查相邻的术语（例如，“股票价格”与“维生素 C”），引擎将查询映射到图中的正确实体。其次，它能够遍历连接以显示相关信息。如果用户搜索“爱因斯坦奖”，引擎不仅可以检索奖项列表，还可以检索诸如诺贝尔奖年份、他的工作领域，甚至是与这些奖项相关的合作者等详细信息。这是通过跟踪图中的边而不是扫描文本中的关键字来完成的。开发人员可以将其视为查询一个互连事实的数据库，其中关系与实体本身一样重要。
具体的例子突出了它的实用性。假设用户搜索“东京出生的导演的电影”。基于关键词的引擎可能会很吃力，但是使用知识图谱的语义引擎可以：1) 将“东京”识别为一个地点，2) 找到与东京具有“出生于”关系的导演，以及 3) 遍历“导演”边以列出他们的电影。类似地，在电子商务中，诸如“100 美元以下耐用的徒步旅行背包”之类的查询可以利用产品图将商品链接到属性（材料、价格）和类别（户外装备）。对于开发人员来说，实现此目的通常涉及集成图数据库（例如，Neo4j）或诸如 Wikidata 之类的 API，以及使用自然语言处理将查询映射到图实体。结果是搜索感觉很直观，因为它反映了人类连接思想的方式。