企鹅极客丨知识图谱（KG）应用概述及构建方法

在医药产业数字化加速推进的背景下，知识图谱已成为打通“数据”与“业务决策”的核心工具。近日，未名企鹅极客专家BOB在公司内部技术分享平台——企鹅极客，带来关于知识图谱KG的主题分享，既讲清技术底层逻辑，又结合未名企鹅服务深耕的药企零售、供应链等领域拆解落地场景，为业内技术与业务人员提供“全链路”参考，以下是分享核心内容梳理。

一、研究范围与基本概念：读懂知识图谱的“底层逻辑”

知识图谱源于语义网与本体论，是未名企鹅服务产业客户的“核心数据底座”，需先理清基础逻辑，再适配业务需求。

1.核心构成与产业应用场景

本质是“节点+边”网状结构，聚焦产业业务关联性：

•节点：含“连锁超市”“商品SKU”“物流单号”等产业专属实体；

•边：既描述关系（如“超市-上架-牛奶”），还绑定业务属性（上架时间、库存数量）。

应用场景贴合未名企鹅业务：零售端靠“用户-商品-供应商”图谱精准补货；供应链端用“订单-物流-仓库”图谱定位履约断点；风控端以“企业-法人-交易”图谱识别合作风险。

2.知识的三大表示维度（产业适配版）

核心分三要素，贴合业务逻辑而非纯技术定义：

•实体：业务数据载体，如零售场景的“门店”、供应链场景的“仓库”；

•关系：业务纽带，如“门店-调拨-仓库”“商品-隶属于-品类”；

•属性：业务分析关键，如“商品-单价：59元”“调拨-时间：2024年X月X日”。

技术上用RDF三元组（<主体>,<谓词>,<客体>）存业务事实，OWL定义业务规则（如生鲜调拨时效标准）。

3.知识的五大获取路径

是构建知识图谱的基础，保障数据质量：

•命名实体识别：标注实体类型（如“腾讯-组织”）；

•关系抽取：提取实体间语义（如“腾讯-总部-北京”）；

•指代消解：确认同一实体（如“腾讯”与“该企业”）；

•实体链接：区分同名实体（如“作家鲁迅”与“鲁迅故里”）；

•歧义消解：判断实体含义（如“苹果”是水果还是公司）。

二、知识图谱构建方法：从传统方案到LLM新路径

梳理5种主流构建方法，重点对比两类核心方案：

•传统人工+自动化：精准度高，适合风控等需严格规则的场景；

•LLM辅助构建：效率提升显著，适配零售、供应链等快迭代业务，能减少人工标注成本，快速响应业务需求。

无论是技术人员搭建图谱系统，还是业务人员理解工具价值，都能从中获取针对性参考，也为后续产业知识图谱的迭代应用提供了方向。

若您的企业正面临数字化转型相关难题、知识图谱搭建与应用的需求，欢迎访问未名企鹅。