知识图谱作为人工智能领域的重要分支，其构建与应用依赖于一系列核心的计算机软件技术。从软件技术开发的视角来看，知识图谱涉及的关键技术点可以系统性地分为数据层、构建层、存储层和应用层。

一、 数据层：知识获取与表示
这一层是图谱的“原材料”与“设计图”。技术点主要包括：

1. 信息抽取（IE）： 从结构化、半结构化和非结构化数据（如文本、网页、数据库）中自动提取实体、属性及关系。这依赖于自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别（NER）、关系抽取和事件抽取。
2. 知识表示： 将抽取的知识转化为机器可理解和计算的形式。核心是图谱的数据模型，如经典的RDF三元组（主体-谓词-客体）及其扩展OWL（Web本体语言），以及属性图模型。这相当于为知识设计统一的“数据结构”。

二、 构建层：知识融合与质量管控
此层关注如何将零散的知识“装配”成高质量、统一的知识库。关键技术包括：

1. 知识融合： 解决多源数据的异构性与冲突，核心是实体链接（将文本中提及的实体链接到知识库中的标准实体）和实体对齐（判定不同来源的数据是否指向现实世界中的同一实体）。
2. 知识推理： 基于已有事实和规则（如OWL公理、规则引擎）推断出隐含知识，丰富图谱内容。常用技术包括基于规则的推理、基于分布式表示的推理（如TransE模型）。
3. 质量评估与更新： 通过置信度计算、冲突检测、来源追溯等技术保证图谱质量，并设计增量更新机制以适应知识演化。

三、 存储层：知识存储与查询
此层解决海量结构化知识的持久化存储与高效访问问题。技术选型是关键：

1. 存储引擎：

• 原生图数据库： 如Neo4j、JanusGraph，专为存储和查询图结构数据优化，擅长处理深度关联查询。

• RDF三元组库： 如Apache Jena、Virtuoso，专为RDF数据模型设计，支持SPARQL查询。

• 关系/NoSQL数据库适配： 也可基于传统数据库（如MySQL、PostgreSQL）或键值/文档数据库（如HBase、MongoDB）进行存储方案设计。

1. 查询语言： 主要为SPARQL（用于RDF）和Cypher/Gremlin（用于属性图），它们是访问知识图谱的核心接口。

四、 应用层：知识计算与软件集成
这是知识图谱价值最终体现的层面，强调与上层软件系统的深度融合。

1. 图谱计算与分析： 运用图算法进行社区发现、中心性分析、路径查找等，挖掘深层次关联与模式。
2. 语义搜索与智能问答（QA）： 超越关键词匹配，理解用户意图，直接在知识图谱中检索答案或生成回答。
3. 推荐系统与决策支持： 利用图谱中丰富的实体关联，提升推荐的准确性和可解释性，为复杂决策提供关联分析。
4. 软件开发与集成： 将知识图谱封装为API服务（RESTful或GraphQL）、函数库或中间件，供业务系统（如CRM、ERP、风控系统）灵活调用，实现知识赋能。

****
从计算机软件技术开发的链条看，知识图谱的构建是一项复杂的系统工程，它深度融合了数据工程、机器学习、数据库技术和软件工程。开发者需要根据具体的应用场景和数据特点，在上述技术栈中进行合理选型与集成，最终打造出能够高效存储、计算和应用大规模关联知识的智能软件系统。其发展也正推动着软件架构向更加语义化、智能化的方向演进。