隨著大模型在企業場景中的廣泛應用，如何提升其對專業知識的理解能力與問答準確率，成為知識服務系統的關鍵突破點。嘉為藍鯨OpsPilot智能運維支撐平臺(以下簡稱“智能運維OpsPilot”) 最新上線的知識圖譜功能，在智能體問答過程中扮演“語義導航”的角色，打通概念與實體的邏輯關聯，為用戶帶來更深層、更結構化的知識問答能力。作為智能問答的新引擎，知識圖譜并非傳統意義上的數據庫，而是一種以“概念+關系+實例”為核心的語義網絡體系，旨在幫助OpsPilot智能體更“理解”用戶的問題，而不僅僅是匹配關鍵詞。

01.知識圖譜賦能，打造更強大的RAG智能引擎

在智能運維OpsPilot V3.6的智能架構中，知識圖譜（Knowledge Graph）作為語義理解與推理的關鍵支撐，成為檢索增強生成（RAG）框架中的重要補強組件。其核心作用是通過構建實體與實體之間的結構化關系網絡，賦能大模型實現更具上下文感知能力的知識檢索與問答生成。

在RAG架構中，知識圖譜的加入使知識服務流程更具邏輯推理能力，主要體現在以下階段：

• 知識構建階段：智能運維OpsPilot基于知識庫文檔內容，借助LLM模型對文本進行結構化抽取，識別出關鍵實體（如系統模塊、組件、接口等）及其間的語義關系（如依賴、包含、調用等），自動構建并持續優化知識圖譜，存儲于圖譜數據庫中。
• 知識檢索階段：在用戶提問時，系統可通過圖譜完成實體識別與關系鏈路分析，快速定位相關概念及其上下游結構，顯著增強在多跳邏輯、跨文檔語義下的檢索準確率。

02.知識圖譜vs傳統知識庫：從“檢索”到“推理”的質變

傳統的問答系統主要依賴文本相似度進行信息召回，盡管高效，但在處理復雜關聯、多跳推理、或專業術語較多的問題時，常出現“找不到點”“回答不全”等問題。而知識圖譜的加入，正是為了解決這些問題。

知識圖譜是一種以“實體-關系-屬性”為核心結構，用圖的形式表示現實世界中事物及其關聯的語義網絡，用于支持智能系統理解、組織和推理知識。

在智能運維OpsPilot的智能知識服務體系中，知識圖譜、知識分塊、問答對三者各具優勢，通過智能路由機制實現按需匹配，優勢互補，構建更靈活高效的響應策略：

• 對于常見、標準化的高頻問題，系統優先匹配問答對，直接返回精準答案，響應快速、成本低；
• 對于需要上下文理解的復雜問題，優先采用知識分塊進行語義檢索，以獲取更完整的信息和語境支持；
• 對于涉及多實體、多關系的推理型問題，系統自動調用知識圖譜，分析實體關系鏈路，完成語義推理與邏輯補全，確保回答具備結構化深度和可解釋性。

03.智能運維OpsPilot V3.6知識圖譜功能實操指南

在智能運維OpsPilot中使用知識圖譜功能十分便捷，整個流程高度自動化，無需復雜配置。以下是該功能的核心步驟：

1）生成知識圖譜

知識圖譜的生成方式主要為LLM大模型，重排模型，Embed模型智能生成知識圖譜。并且在知識庫的文檔中，用戶可自行選擇文件并通過LLM模型自動生成知識圖譜。

2）查看知識圖譜

在知識庫中，用戶可直觀的查看所有知識圖譜，同時可以點擊具體查看知識圖譜的節點，關系，總結等。

3）檢索知識圖譜

用戶提出問題時，智能運維OpsPilot會通過靈活路由，選擇調用知識圖譜，還是知識分塊，問答對作為召回結果，確保用戶始終能獲得最優答案。

04.總結

智能運維OpsPilot通過引入知識圖譜這一語義推理能力，在RAG基礎架構之上進一步提升了系統的智能化程度。它使得智能體不再僅僅是“記住”知識，而是開始“理解”知識，并能夠自主“連接”知識之間的關系，從而更精準、更專業地回答用戶問題。

在未來版本中，智能運維OpsPilot還將持續優化知識圖譜的構建效率、圖譜問答的推理能力以及與其他模塊的協同聯動，助力企業構建真正結構化、智能化的知識運營體系。

05.嘉為藍鯨OpsPilot智能運維支撐平臺：更懂運維的AI平臺

嘉為藍鯨智能運維OpsPilot是集知識庫管理、技能配置、機器人管理及工具管理于一體的智能運維支撐平臺，深度融合LLM大模型的語義理解、知識增強與多模態處理能力，聚焦運維領域，突破單一LLM能力局限，成為更懂運維的智能AI平臺。