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通用知识图谱的建设是极其庞杂的系统性工程，并且几乎无法兼顾知识覆盖的广度与知识探索的深度，因此并不是我们这里要讨论的重点。一般而言，基于实体与关系构建的智能（关系）图谱通常聚焦于某个行业、某个场景，例如慢病管理知识图谱、金融知识图谱、保险图谱、审计图谱、投研图谱、工商图谱等。知识图谱的建设在很长一段时间里都着重在 NLP（自然语言处理）和可视化呈现等工作，而忽略了计算时效性、数据建模灵活性、查询（计算）过程与结果可解释性等问题。原生高性能图数据库对于建设知识图谱的意义在于它颠覆了传统基于 SQL 或 NoSQL（例如文档数据库）构建的图谱的低算力（低时效性）缺陷，进而改变了知识图谱系统业务人员的操作流程——高效实时、交互可视化。本质上，图数据库带来的是更高的劳动生产力与效率。

Ultipa实时图计算赋能智能知识图谱、关系图谱

知识图谱是一个强大的工具，尤其是对于企业而言，可应用于行业投研管理、网络管理和元数据（Meta-data）管理，可助力决策支撑、场景回溯、投入产出分析、预测与情景模拟和压力测试，并且对于强可视化以及白盒化的用户体验而言价值重大。无论是系统管理员、IT 工程师还是企业的决策管理者，都会感知到知识图谱的深远意义。但是，需再次重申：没有算力的知识图谱是瘸腿的，高性能（实时）图数据库才是智能图谱最值得信赖的底层架构与工具。

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