向量数据库与 Entity 识别在知识图谱构建中的流程

向量数据库与Entity识别技术的结合,形成了一套高效的知识图谱构建流程,让知识图谱能更精准地反映实体间的关系。

流程第一步是通过 Entity 识别技术从文本中提取实体,转化为embedding向量后存入向量数据库;第二步是基于向量相似度检索相关实体,建立实体间的关联。

在处理非结构化数据中的多源文本时,该流程能整合不同来源的实体信息,通过向量数据库确保实体匹配的一致性,提升知识图谱的完整性。

大模型优化了 Entity 识别的准确性,结合向量数据库的检索能力,让知识图谱构建流程更高效,在科研文献分析、企业知识管理等场景中发挥重要作用。

在知识图谱构建中,向量数据库与 Entity 识别形成 “实体提取 - 向量关联 - 图谱生成” 的闭环流程。首先,Entity 识别模型(如 BERT、spaCy)从文本、图像等多源数据中提取实体(如人物、机构、概念),并标注实体类型与属性。

接着,将提取的实体转化为向量:文本实体通过 Embedding 模型生成语义向量,图像实体借助 ResNet 等模型生成视觉特征向量,向量数据库存储这些实体向量及关联元数据(如实体上下文、置信度)。

在实体链接阶段,向量数据库发挥关键作用:计算新识别实体向量与库中已有实体向量的相似度,匹配重复或同义实体(如 “苹果公司” 与 “Apple Inc.”),避免图谱冗余;同时检索实体间的关联向量,挖掘潜在关系(如 “创始人”“总部位于”),丰富图谱边信息。

例如在构建科技公司图谱时,Entity 识别提取 “乔布斯”“苹果” 等实体,向量数据库通过相似性比对发现二者向量关联度高,进而确立 “创始人” 关系,最终形成结构化知识网络。整个流程中,向量数据库动态更新实体向量,支持知识图谱的增量构建与实时优化。