知識圖譜融入 AI 解決方案后，將帶來諸多優勢。這些優勢涵蓋互操作性、查詢功能等技術改進以及可解釋性、可信度、減少開發工作量等更高層次的關注點。本文概述了知識圖譜的主要優勢，以及它如何補充機器學習模型，助力打造更值得信賴的 AI。

數據互操作性和集成：知識圖譜 (KG) 的優勢在于通過提供通用語義層來統一來自不同來源的數據。使用共享標識符和本體，知識圖譜可以連接以前孤立的數據——例如，將 CRM 中的客戶資料與其在財務系統中的交易以及其在服務臺的支持工單關聯起來。互操作性源于遵循標準（例如 RDF、schema.org 或領域本體）并使用全局標識符（例如 RDF 中的 URL 或 IRI），從而使不同的數據集“使用同一種語言”。這意味著，只要創建到本體的映射，就可以以相對較低的摩擦將新的數據源插入到知識圖譜中。其好處是，組織可以全面查詢所有數據，而無需手動關聯數據庫之間的 ID。它有助于對核心業務實體（客戶、產品等）進行全方位的了解。由于許多知識圖譜使用 Web 標準，集成甚至延伸到組織外部——鏈接到 Wikidata 等外部知識圖譜以獲取更多上下文，或通過共享詞匯表鏈接到合作伙伴數據。本質上，知識圖譜充當數據結構或語義數據湖，其中所有內容都相互連接且可發現。這大大減少了在開發 AI 模型或進行分析時花費在數據整理上的時間，因為關系已預先集成在知識圖譜中。正如艾倫·圖靈研究所所言，知識圖譜“方便訪問和集成數據源”。

富有表現力且靈活的查詢：與受限于預定義表連接的關系數據庫不同，知識圖譜支持復雜且臨時的查詢，這些查詢反映了人類對關系的思考方式。想要找到像“過去兩年內涉及召回的零件供應商”或“通過第三方間接合作的作者”這樣的模式嗎？在知識圖譜中，這些多跳、有時模式靈活的查詢通常可以用單個 SPARQL 或 Cypher 查詢來表達。這種任意遍歷且不需要嚴格模式對齊的能力是一大優勢。圖查詢可以遵循未知長度的路徑，處理可選關系，并且可以輕松地融入本體推理，例如，包含查詢要求“車輛”的結果，而知識圖譜可以返回轎車、卡車等，因為知道它們是車輛的子類。因此，分析師和人工智能系統可以提出更豐富的問題。例如，推薦引擎可以查詢“給我這個用戶的朋友的朋友，他們喜歡 X 類別的產品”，以獲得更廣泛的推薦基礎。或者，分析師可以查詢文獻知識圖譜“查找引用了與主題 B 論文共同的論文的主題 A 的論文”，以識別跨學科影響。因此，知識圖譜充當強大的可查詢知識庫，通常支持全文搜索或與語義條件集成的地理空間查詢等功能。靈活性還意味著數據模型可以在沒有痛苦的模式遷移的情況下發展——可以在不破壞現有查詢的情況下將新的實體類型或關系添加到圖譜中，這在動態環境中非常重要。傳統數據庫在這里舉步維艱，而知識圖譜則能優雅地適應。

可解釋性和透明度：知識圖譜 (KG) 的一大優勢在于它能夠增強 AI 的可解釋性。當 AI 系統使用知識圖譜時，它可以將其輸出追溯到該圖譜中的特定事實和路徑。這意味著決策可以用人類可理解的術語來解釋，參考現實世界的實體和關系，而不是晦澀難懂的模型權重。例如，假設一個 AI 推薦一種治療方法——如果它由知識圖譜支持，它可能會給出這樣的結論：“推薦治療方法 X，因為患者患有病情 Y，并且根據指南 Z，治療方法 X 適用于 Y，并且有證據表明該方法對具有生物標志物 W 的患者有效”——這些部分（病情、指南、生物標志物）都是知識圖譜中通過已知關系連接起來的節點。這種可檢查性對于信任至關重要：用戶和利益相關者可以審核 AI 是如何得出結論的 。

福布斯科技委員會指出，知識圖譜將成為使 AI 系統更易于解釋、更易于審核并最終更易于控制的關鍵要素。此外，知識圖譜 (KG) 提供出處信息 (Progression)，由于每個事實都可以鏈接到一個來源或證據節點，人工智能的斷言可以追溯到原始數據或參考文獻，從而滿足受監管行業對信息來源的了解需求。在知識圖譜中，出處可能是一條類似于“assertedInStudy”的邊，將某個聲明鏈接到某個出版物的 DOI。這在一定程度上增強了人工智能的可信度和可問責性——如果結果錯誤，人們可以排查是哪部分知識導致了錯誤，可能是知識圖譜中某個過時或有偏見的事實。對于黑盒機器學習來說，這要困難得多。因此，知識圖譜通過明確推理鏈，為值得信賴的人工智能做出了貢獻。正如一位消息人士所強調的那樣，知識圖譜使人工智能的輸出對每個人都透明且易于解釋，用戶無需擁有機器學習博士學位即可理解答案的來源。

減少對訓練數據的需求（小樣本學習）：機器學習模型，尤其是深度學習，通常需要大量的帶標簽數據。然而，知識圖譜編碼了一般知識，可以幫助模型用更少的樣本執行任務。這是因為模型可以依賴知識圖譜獲取事實或常識性信息，而不是從訓練數據中的模式中學習。例如，如果聊天機器人在被問到某個事實時可以直接向知識圖譜查詢，那么它可能不需要數百個關于該事實的示例。在計算機視覺領域，概念知識圖譜可以幫助進行零樣本分類：例如，如果一個模型從未見過“霍加狓”，但通過知識圖譜知道霍加狓是一種有斑馬條紋的有蹄類動物，那么它可以推斷出它的某些屬性并通過相關特征識別它。在自然語言處理（NLP）領域，通過注入知識圖譜事實，而不是寄希望于答案出現在訓練文本中，問答等任務的性能得到了顯著提升。艾倫·圖靈研究所指出，知識圖譜減少了對大型帶標簽數據集的需求，并促進了遷移學習 。本質上，知識圖譜提供了一種背景知識，模型無需從數據中學習，從而提高了數據效率。尤其是在醫療、法律等標注數據稀缺的專業領域，擁有專家構建的知識圖譜可以彌補這一缺口，使模型能夠在有限的微調下運行。這對于規模較小的組織或資源匱乏的環境來說是一個好處，因為在這些環境中，收集大數據是不可行的——他們可以利用現有的知識圖譜（例如維基數據或領域本體）來增強人工智能系統。

符號 AI 與統計 AI 的結合：知識圖譜提供了一條通往神經符號 AI的途徑，將符號推理（精確、基于邏輯）與統計學習（數據驅動、概率）相結合。其優勢在于兼顧兩全其美：符號系統的穩健性和先驗知識，以及統計系統的靈活性和模式識別能力。例如，AI 助手可以使用神經網絡將用戶的問題解析為意圖，然后以符號方式使用知識圖譜來實現該意圖（通過邏輯檢索答案或基于事實進行推理）。這種結合可以減少幻覺，因為知識圖譜充當了事實核查或對真相的硬記憶。事實上，最近的研究正在使用知識圖譜來緩解大型語言模型 (LLM) 的幻覺，方法是強制模型將其響應的某些部分基于檢索到的知識圖譜事實。另一方面，機器學習可以通過鏈接預測或自然語言處理 (NLP) 提取來填補知識圖譜中的空白，從而解決知識圖譜的不完整性問題。這種協同作用意味著更強大的人工智能：一篇2025年的系統綜述指出，知識圖譜和大語言模型“對于提升人工智能的理解、推理和語言處理能力至關重要”，并強調了這種相互作用。因此，知識圖譜通過提供機器學習所缺乏的——顯性知識、一致性和推理能力——來補充機器學習，從而使整個系統更加高效和可信。正因如此，科技公司紛紛投資于這樣的系統：知識圖譜可以生成候選答案，機器學習模型對其進行排序；或者機器學習生成假設，知識圖譜對其進行驗證。

復雜查詢支持與推理：知識圖譜 (KG) 能夠執行復雜的查詢和推理，而這些查詢和推理對于關系數據庫或純機器學習 (ML) 來說極其困難。例如，語義推理：從“大張是小張的姐姐”和“小張是張明的父親”，知識圖譜推理器可以通過本體規則自動推斷出“大張是張明的阿姨”。這種推斷新知識的能力是一個巨大的優勢——圖譜不僅僅包含給定的事實，還可以擴展到隱含的事實，從而豐富 AI 可用的知識。它還能確保一致性——如果本體論認為沒有人可以有兩個出生日期，那么知識圖譜推理器可以檢測到機器學習模型無法察覺的矛盾之處。對于法律或醫學等行業而言，這種邏輯一致的推理至關重要。知識圖譜允許以正式的方式對約束和業務規則進行編碼，確保 AI 決策遵守這些規則。例如，貸款審批人工智能可能會使用知識圖譜 (KG) 來確保其不違反監管規則（規則編碼在本體或規則庫中，任何違反規則的決策路徑都會被推理器標記）。因此，知識圖譜在人工智能治理中發揮著作用：通過將策略和領域知識注入決策過程，它們有助于避免不可接受的結果（例如，醫療人工智能建議一種明顯禁忌的治療方法——如果知識圖譜了解藥物相互作用，人工智能就可以避免這種情況）。

與外部知識和生態系統的互操作性：許多知識圖譜鏈接到常用詞匯和數據集（例如，schema.org、維基數據、地名）。通過利用這些知識圖譜，組織的知識圖譜可以無縫集成外部知識。例如，電商知識圖譜可以將其產品鏈接到維基數據實體以獲取豐富的描述，或鏈接到谷歌知識圖譜進行常見實體識別。這種利用全球知識生態系統（鏈接開放數據云）的能力是知識圖譜的獨特之處——將外部數據整合并集成到定制的機器學習模型中要困難得多。這為人工智能應用提供了豐富的上下文，而無需手動收集所有信息。

值得信賴且負責任的人工智能：知識圖譜對提高人工智能系統的可信度做出了巨大貢獻。它們通過以下方式實現：

通過已驗證的事實提供準確性，人工智能不需要猜測它不知道的事實，它可以在知識圖譜中查找它們。

確保所描述的透明度和可解釋性，建立用戶信任。

偏差緩解：雖然知識圖譜可能帶有數據偏差，但它們也提供了檢測和緩解偏差的方法，通過明確表示人口統計屬性和關系，從而能夠分析不公平的聯系。例如，您可以查詢知識圖譜，看看某些分類是否與受保護的屬性相關，這在神經網絡內部比較棘手。研究人員正在研究知識圖譜來識別人工智能模型中的偏差，例如，在自然語言處理模型中，用一個包含概念的知識圖譜來查找某些性別是否與某些職業相關聯，然后消除偏差。

安全性與合規性：知識圖譜 (KG) 可以編碼 AI 系統必須遵循的規則（道德約束、法規遵從性），有效地充當護欄。這是一種主動的方式，可以確保 AI 不會輸出或做出違反已知約束的決策。一位 Neo4j 總經理寫道，圖數據庫和知識圖譜是增強 AI 解決方案的關鍵數據元素，能夠提高準確性、透明度和可解釋性。它們為機器智能“打下基礎”，使其能夠大規模地模擬人類推理，而不是像一個不受約束的黑匣子一樣運作。

增強的機器學習特征和上下文：知識圖譜的另一個實用且重要的優勢是，它可以作為機器學習的豐富特征庫。知識圖譜中的實體具有眾多屬性和關系，這些屬性和關系可以轉化為預測模型的特征。例如，在推薦機器學習模型中，從知識圖譜中獲取的特征（例如“hasGenre: Sci-Fi”或“與用戶最喜歡的電影分享演員”）可以顯著提高模型的準確性，而不僅僅使用觀看歷史記錄。在自然語言處理 (NLP) 中，將基于知識圖譜的嵌入或關系（例如 WordNet 關系）融入模型，可以改進詞義消歧和閱讀理解等任務。因此，知識圖譜通過信息豐富的特征補充了數據驅動學習，使學習更加高效且具有泛化能力。

總而言之，知識圖譜為人工智能帶來了意義和記憶。它們使數據集成更易于處理，查詢更強大，人工智能決策更易于理解，并使整個系統更符合人類的知識和價值觀。它們并非取代機器學習，而是增強了機器學習：知識圖譜提供了知識的畫布，機器學習可以在其上進行細致的推理和預測。它們共同作用，使人工智能不僅更智能，而且更安全，更符合人類的期望。