在构建企业级知识图谱的过程中，**图谱模型**永远是第一步，也是最关键的一步。

很多用户在使用知识图谱产品时，习惯先上传文档、直接开始抽取，结果往往会遇到这样的问题：
抽取结果杂乱、关系混乱、后续难以用于问答和分析。

在 qKnow 知识平台中，我们始终坚持一个原则：

> **没有模型的知识，就像没有骨架的身体——信息再多，也无法形成真正可用的“智能”。**

本期内容，我们将以实际操作为线索，带你系统了解：
**在 qKnow 中，如何从业务目标出发，构建一个高质量、可持续演进的图谱模型，为后续的结构化抽取、智能问答与推理分析打下坚实基础。**

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## 一、什么是图谱模型？

图谱模型，可以理解为企业知识世界的 **“元结构”**。

它并不直接存储具体知识内容，而是用来回答三个最根本的问题：

* 业务中有哪些**核心对象**？
* 每一类对象有哪些**关键属性**？
* 不同对象之间是如何**相互关联**的？

在 qKnow 知识平台中，这三个问题分别对应了三类核心配置能力：

* **概念配置**：定义“有什么”
* **属性配置**：定义“长什么样”
* **关系配置**：定义“彼此如何连接”

只有先把这套“骨架”设计清楚，后续的知识抽取、存储和应用，才能有序展开。

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## 二、构建图谱模型：从目标开始

图谱模型不是凭空设计的，而是**从明确的业务目标反推而来**。

在开始配置模型之前，第一件事不是点按钮，而是回答一个问题：

> **我希望从这些文档中，最终得到什么样的知识？**

### 示例：疾病领域知识图谱

以疾病领域为例，假设你的知识中心中已经上传了一批与疾病相关的文档，你希望从中抽取如下信息：

* “高血压” **表现出** “头疼”
* “高血压” **原因是** “过量饮酒”
* “高血压” **需要** “静脉给药”

那么，这些需求本质上已经隐含了图谱的核心结构，可以抽象为以下三类关系：

* 疾病 — 表现出 — 症状
* 疾病 — 原因是 — 病因
* 疾病 — 需要 — 治疗方法

这一步，其实就是**从自然语言描述，提炼结构化三元组的过程**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/5776ca68757d929c1dd7051d542ec1dd.png)

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## 三、新增图谱模型

在明确构建目标后，即可在 qKnow 中新增图谱模型。

操作流程如下：

1. 点击图谱模型管理页面的 **「新增」** 按钮
2. 输入模型名称、标签等基础信息
3. 点击 **「确认」**，完成图谱模型创建

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/6df553d5f3b9358a0dee5e1c5c15625e.png)

模型创建完成后，点击 **「详情」** 按钮，即可进入该模型的专属配置页面。

该页面主要包含以下子模块：

* 概念配置
* 关系配置
* 抽取任务回显
* 智能抽取记录

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/2d2547b5fe5585860597545463465c45.png)


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## 四、构建概念：定义知识世界的“对象”

在图谱模型中，**概念是最基础、也是最重要的元素**。

继续以上疾病领域的示例，我们需要依次新增以下关键概念：

* 疾病
* 症状
* 病因
* 治疗方法

这些概念并不是一次性设计完成的，而是可以随着业务演进逐步补充和扩展。但在初期，**一定要围绕当前抽取目标，优先定义“最核心、最常用”的概念**。

完成这些概念的创建，相当于为整个知识图谱打下了第一层结构基础。

![【配图】](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/6a5b44ec3a42b2cfd977a2cccf2a79af.png)


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## 五、构建属性：让概念“可被精细化描述”

仅有概念还不够，很多场景下，我们还需要从文档或数据表中抽取**结构化字段信息**。

这正是属性配置的价值所在。

例如，在疾病相关的数据表中，可能存在如下字段：

* 疾病名称
* 疾病描述
* 发病概率
* 风险等级

这些字段，都可以作为“疾病”概念的属性进行配置，并根据字段特点设置属性类型，如：

* 文本
* 数值
* 字典

### 操作方式

1. 在对应概念的操作栏中点击 **「属性」**
2. 进入该概念的属性配置页面
3. 点击 **「新增」**，完成属性定义

合理的属性设计，将直接影响后续结构化抽取的质量与稳定性。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/05c81edbf7729216e2a9b3902a5a857d.png)


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## 六、构建关系：让知识“连起来”

当概念和属性都准备就绪后，下一步就是**关系配置**。

关系，决定了知识图谱是否真正“成网”。

以“疾病 — 表现出 — 症状”为例：

* 起点概念：疾病
* 关系名称：表现出
* 终点概念：症状

完成上述配置后，即可新增一组有效关系。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/4061fc9c55a4d731fd15b12ae370a46d.png)


### AI 辅助抽取能力

如果你对文档内容不够熟悉，qKnow 也支持通过 **AI 智能抽取** 的方式，辅助生成概念与关系建议。

需要注意的是：

> **AI 抽取是“辅助”，不是“替代”。**

AI 抽取完成后，仍需要人工进行筛选与确认。
最终确认的三元组结果，可以在 **AI 抽取记录** 中查看，并看到对应的准确率评估。

概念与关系的设计，直接决定了图谱整体结构的上限，值得投入足够的时间认真打磨。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/f2cc4514a8454c4d693b36780fcd2b95.png)


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## 七、其他子模块与结果回显

在图谱模型详情页面中，qKnow 还会同步展示：

* 结构化抽取任务列表
* 非结构化抽取任务列表
* 各任务的抽取结果回显

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/b7919d1eb12c293a248c07f4e9799f96.png)

当概念、属性和关系配置完成后，还可以在图谱模型管理列表页，直观查看当前模型下的概念关系结构。

![【配图】](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11809485/a70ca4d1a5ca75180f0c935130114134.png)


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## 总结：图谱模型，是一切能力的起点

图谱模型并不是一个“配置步骤”，而是**知识工程的起点**。

只有先把这张“骨架”搭建好：

* 结构化抽取才能更精准
* 非结构化抽取才能更稳定
* 智能问答和推理分析才能真正可用

在 qKnow 中，图谱模型不仅是一种配置能力，更是一种**帮助企业把知识“想清楚、搭清楚、用起来”的方法论**。

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### 下期预告

**《如何从非结构化数据中抽取数据形成图谱》**

我们将进一步拆解：
文档、文本是如何在模型约束下，被一步步转化为可计算、可推理的知识网络。


很多用户在使用知识图谱产品时，习惯先上传文档、直接开始抽取，结果往往会遇到这样的问题：抽取结果杂乱、关系混乱、后续难以用于问答和分析。

qKnow 知识平台核心能力解析｜第 01 期：知识图谱怎么建才不乱？先把图谱模型设计清楚

图谱模型是知识图谱的“骨架”，决定了知识是否能被有效抽取和利用。本文结合 qKnow 知识平台的实际功能，从业务目标出发，详细介绍了图谱模型的构建思路与配置流程，包括概念、属性和关系的设计方法，并结合疾病领域示例进行说明。同时，文章还介绍了 AI 辅助抽取在建模过程中的作用与边界，帮助用户构建结构清晰、可落地的企业级知识图谱。

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企业知识图谱构建的核心在于图谱模型设计，qKnow平台强调先定义概念、属性和关系三大要素。通过业务目标反推模型结构，实现疾病-症状-病因等关系的精准抽取。合理的模型设计能提升知识抽取质量，为智能问答和推理分析奠定基础。

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