模块二，Agent的知识图谱模式 — 让AI拥有结构化知识

本文目录一、前言二、什么是知识图谱模式三、为什么需要知识图谱四、核心概念详解五、工作原理六、应用场景七、总结一、前言1.1 结构化的价值在AI应用中知识有两种形式非结构化自然语言文本灵活但难查询结构化知识图谱清晰易查询知识图谱让AI拥有结构化的知识1.2 你将学到什么✅ 什么是知识图谱✅ 如何从文本抽取知识✅ 如何构建知识图谱✅ 如何查询知识图谱二、什么是知识图谱模式2.1 简单定义知识图谱是用图结构表示知识的方式节点实体人、事、物边实体之间的关系属性实体的特征2.2 示例说明小明 --[职业是]-- 软件工程师 | |--[工作在]-- 北京 | |--[喜欢吃]-- 苹果三、为什么需要知识图谱3.1 纯文本的问题问题说明难以查询小明的职业是什么需要阅读理解缺乏结构信息零散难以整合推理困难难以基于关系推理3.2 知识图谱的优势优势说明查询方便小明的职业可以直接查结构清晰实体和关系一目了然支持推理可以基于关系链推理四、核心概念详解4.1 实体抽取从文本中识别实体。示例文本小明是一名软件工程师在北京工作。 抽取实体小明、软件工程师、北京4.2 关系抽取识别实体之间的关系。示例文本小明是一名软件工程师 抽取关系小明 --[职业是]-- 软件工程师4.3 图谱构建把抽取的实体和关系组织成图谱。五、工作原理5.1 完整流程输入文本 ↓ 【工具1】知识抽取 → 实体关系 ↓ 【工具2】图谱构建 → 知识图谱 ↓ 【工具3】知识查询 → 回答问题 ↓ 【工具4】图谱管理 → 管理和导出 ↓ 最终输出六、应用场景6.1 常见应用问答系统基于图谱回答问题知识管理构建企业知识库推荐系统基于关系做推荐内容分析分析文本中的知识七、总结7.1 本文要点要点说明✅ 知识图谱图结构表示知识✅ 实体抽取识别文本中的实体✅ 关系抽取识别实体之间的关系✅ 简化实现用字典模拟无需外部数据库点赞 关注更新不迷路