数据分析与AI丨如何选择合适的知识图谱软件，CTO/CIO 必问10个关键点

在数据爆炸的时代，企业面临的不仅是海量信息的堆砌，更有数据间隐藏关联的挖掘难题。知识图谱作为打通数据孤岛、构建智能关联的核心工具，其选型的优劣直接决定了企业能否从复杂数据中挖掘出真正的业务价值。尤其在生成式 AI 快速发展的今天，知识图谱与 AI 的融合更成为提升企业决策效率、驱动业务创新的关键引擎。

对于 CTO 与 CIO 而言，选择一款适配的知识图谱软件，是实现数据资产化、推动业务智能化的基础。无论是通过知识图谱构建企业专属的智能问答系统，还是依托其强大的关联分析能力优化供应链、风控等核心业务流程，软件的功能适配性、技术成熟度与可扩展性都至关重要。

因此，在启动知识图谱项目前，与供应商深入沟通关键问题，明确核心需求与技术边界，是规避选型风险、确保项目成功的前提。

以下是CTO与CIO在选择知识图谱软件时必问的10个关键问题：

1. 知识图谱能实现哪些现有云数据平台无法覆盖的功能？

知识图谱软件能够以现有云数据平台难以实现的方式，关联企业内多源结构化与非结构化数据，并赋予其上下文意义。

云数据平台虽能在高治理标准与数据清洁度基础上整合数据，但难以实现跨数据域或原始系统的自然关联，部分企业数据甚至无法在平台中体现。

此外，云数据平台擅长聚合、存储与清洗多源数据，却难以支持跨源数据的协同使用（除非为特定场景定制开发），而新场景的适配往往需要大量人力投入开发、测试与部署。 

非结构化数据（如邮件、聊天记录、PDF、图像等）的处理需更先进的技术支撑，不仅连接数据源存在挑战，在缺乏工具的情况下，数据语义理解更是难上加难。 

建议向供应商确认：其知识图谱解决方案是否需要将数据复 制至独立存储库，还是可以通过内存/高性能缓存直接调用。

2. 解决方案的可扩展性与性能表现如何？

需重点评估两方面：
（1）知识图谱本身的管理扩展性；
（2）加载/转换/查询图中所有可用数据的扩展性。

企业数据规模庞大且持续增长，软件需具备处理数十亿节点与关系的能力。同时需关注：数据加载速度有多快、是否采用并行计算提升性能、面对复杂查询时能否在企业规模扩张情况下保持低延迟等问题。

建议要求供应商：务必确保评估的系统为企业级架构设计，可支撑高性能分析和快速复杂查询。

3. 平台如何实现知识图谱的自动化构建？

知识图谱的构建不应以手动流程为主，工具需依托现有元数据、数据模型与治理信息实现自动化。例如，是否能自动复用关系数据库的 schema，还是需手动操作导入系统？ 

建议要求供应商：说明并演示构建知识图谱所需的步骤，最好使用企业自身数据展示自动化工具的实际效果。

4. 生成的知识图谱易用性如何？

若昂贵的知识图谱系统仅能被资深数据科学家使用，其普及率将大打折扣。需确保高管、产品经理、研发负责人等非技术人员能理解系统逻辑、自主查询并获取有效答案，无需依赖IT支持。 

可要求供应商：演示知识图谱的构建与访问流程：操作是否直观？技术团队能否快速掌握管理方法？能否像管理现有云数据平台中的表、数据集、数据产品一样轻松维护知识图谱？业务用户能否通过熟悉的工具访问系统？

5. 系统如何应对安全、隐私与合规性要求？

知识图谱整合多源数据的特性可能引发安全风险。在各行业应用中，敏感数据必须具备严格的访问控制、审计跟踪，并符合GDPR、HIPAA等法规要求。

需要向供应商确认其解决措施：如何延续现有安全协议？如何支撑内部治理与合规要求？是否提供业务所需的数据安全与合规工具？

6. 平台如何应用本体论？

本体论是领域知识的语义基础，可促进数据互操作性，通过业务术语描述数据，支撑透明度、信任度与可操作洞察的生成。 

需要要求供应商说明：系统如何利用本体论抽象与描述整合数据，以支持生成式AI的访问需求；是否兼容相关行业标准，能否通过自定义扩展满足业务当前及未来的需求。

7. 知识图谱是否支持自然语言查询与响应？响应准确度如何？

高管需要的是直接答案而非复杂仪表盘。能否将复杂业务问题（如“本国销售的进口产品毛利率是多少？过去三年有何变化？”）转化为完整、准确、易懂的结果，至关重要。 

检索增强生成（RAG）技术可以将生成式AI的参考范围限定在真实验证信息内，而图RAG（GRAG）通过利用知识图谱的上下文信息进一步减少“幻觉”，为提示添加上下文，提升响应准确性，且在结构化数据源与非结构化文档的关联构建上更高效。

此外，图RAG基于企业数据生成响应，能提升内容清晰度与非技术用户的可操作性。 

建议要求供应商详细说明：其知识图谱平台对图RAG的支持机制，并在概念验证中用企业数据演示实际效果。 

成功的知识图谱应用应通过内置功能与集成能力，释放生成式AI的全部潜力，同时使AI响应可追溯来源——这是建立决策信任与透明度的关键。

据LinkedIn报告，通过将企业知识图谱与 RAG 系统结合使用，其客户服务人工智能的准确率提高了 78%，同时问题解决时间缩短了 29%。

8. 人工智能生成的答案透明度与可解释性如何？

使用人工智能系统的每个人都必须能够信任其输出。该解决方案能否为每个答案 提供清晰的解释和推理路径？如果无法解释和看到系统是如何得出答案的，那么就难以信任这些信息。

需要要求供应商演示：AI 响应如何基于知识图谱及其本体论生成；响应是否具备可追溯性、可解释性与可审计性。

9. 价值实现周期多长？

团队从软件投资及相关实施成本中获得回报的速度有多快？系统是否需要大量定制开发？

建议要求供应商：提供案例研究与基准数据（尤其针对大规模、多源部署场景），关注能否在数月内投入使用？还是实际需要一年以上？

10. 供应商的支持服务如何？

建议跟供应商确认：其实施团队专业度如何？是否具备丰富的知识图谱构建经验？能否提供响应迅速的技术支持、全面的文档与活跃的实践社区？

当找到能圆满解答上述问题的供应商时，可将其纳入候选名单，并合作开展基于企业自身数据的性能与能力验证——真实场景的测试是无可替代的。

Altair Graph Studio 是一款企业级知识图谱工具集，为具有多源数据的企业提供敏捷的数据集成、转换和分析。将基于图的语义数据结构层应用于各种企业数据源，该语义层为结构化和非结构化数据赋予了现实世界的意义，消除了数据孤岛，激活了闲置数据，助力企业实现按需获取深度业务洞察的全新能力。