知识图谱

完整构建文章入口

如果你要找“图谱从零怎么构建”，请读 从零构建教学知识图谱：论文方法与实践经验。这页讲概念与 Agent 中的分工，完整方法、论文、提示词和验收过程放在那篇文章里。

也可以在完整图谱中定位构建文章，它和本页在图谱里是两个相连的节点，除了文章列表，也能从图上找到。

在 Agent 体系中的位置

在 Agent 体系总览 中，知识图谱归入“知识与记忆”，与 RAG 配合，为任务提供结构化知识。它是可选的知识支撑，没有新增决策阶段，也不是每个 Agent 都必须用。

一个领域图谱可以把条款、主题、教材小节、知识项等对象赋予稳定编号，再记录它们之间的包含、对应或依赖关系。模型需要查关系时，由运行时通过受控的只读接口取结果。

图谱能回答“哪条要求关联到这节教材，依据来自哪里”，但一条关联不能证明教学效果。报销图谱也可以帮助查某条款的制度版本、关联条件和例外；它不能仅凭连接就批准报销。

与 RAG、记忆和上下文的分工

部件	主要职责	不该混成什么
[[ontology	本体与领域建模]]	约定对象、关系与约束
知识图谱	记录具体对象与有类型连接，提供关系导航	不是自动事实证明或决策权限
[[retrieval	检索 / RAG]]	找到可支持判断的原文与出处
[[memory	记忆]]	按规则保留用户、任务与经历信息
[[interview-prompt-context	上下文工程]]	组装这一轮需要的规则、状态与证据
[[interview-agent-core	Agent Loop]]	选择查询、追问、动作或结束

记忆可以采用图式存储，RAG 也可以使用图谱检索。这里只区分职责，并不规定它们必须用不同的数据库。

从建库到任务查询

两条流程应分开设计：

准备知识：材料 → 来源/版本 → 建模与候选 → 对齐/审校 → 读取版本
使用知识：问题 → 受控查询 → 关系路径与来源 → 原文取证 → 下一轮上下文

这是接入建议，本站没有部署这样的在线服务。建库方法见 从零构建教学知识图谱；请求中的位置见 报销案例 的“第 3 站 RAG”。

查询工具应限定数据范围、版本、权限和返回量。结果保留对象 ID、经过的关系与来源定位；证据不足就说明缺口。来源文字和节点描述是待判断的数据，不能因为它们来自图谱，就获得指令或执行权限。

本博客中的图

本站节点是笔记，边有明确的关系类型。“文章阐释本体论”和“研究 Agent 使用检索”是不同的陈述，不能读成同一种支持关系。

普通 [[双链]] 只在同一方向没有显式关系时补“提及”边。写下 uses、explains 等属性，才表示作者明确声明了相应关系；互相链接本身不证明双方互相支持。

博客关系图用于学习导航。它没有业务图谱中的完整证据记录、审校流程与查询服务，也没有自动推理。画布分层、颜色和直线只服务阅读，不添加新的领域关系。

与本体的关系

本体约定哪些类型与关系可以出现，图谱存这些约定下的具体连接。两者分工见 本体论与领域建模。

这不要求每个小图谱都使用 OWL 或复杂本体工具。先把身份、关系含义、依据与修订边界讲清楚，比先选图数据库更重要。

下一步

先在小材料集上完成有来源的对象和关系、只读查询与人工参考集，再比较纯文档检索和关系导航能否改善具体任务。

验证时分开看关系正确性、来源支持、查询覆盖和最终任务结果，不用节点数量代替质量。研究 Agent 是后续应用设想，仍未实现。

参考入口

W3C RDF 1.1 Concepts；构建论文与阅读范围见 从零构建教学知识图谱：论文方法与实践经验。这些来源不代表本站已实现 RDF 推理或在线图谱服务。