现阶段本体论和知识图谱出现的频率越来越高，但我看很多文章的讲解似乎没太说到精髓，所以今天我尝试结合过往经历，把这个事情聊得更具体点。

首先，要说明的是本体论和知识图谱出现的时间早在大模型之前，只不过之前一直运行得不好罢了。

为什么呢？答案很简单：成本太高了！

无论本体论还是知识图谱都是一种非常**“精细而脆弱”**的技术，举个例子：

第一，当时做实体链接是已经很困难的事情，比如苹果这个词到底是水果还是公司，需要很多规则维护，而实际使用文本稍微变一点点，比如 iPhone、苹果手机，这种人类看得懂规则看不懂的东西出现，规则就会崩。

一句话来说就是：当时从技术上要做到最简单的语义泛化是非常难的，这里大家可能有点无法理解，我再举个例子：

在大模型之前我们如果做微信群维护，需要大家将昵称固定位：昵称-城市-岗位的方式，想要靠程序去搞定就一定做不到，而且你不能说他们的“表达”就一定错，比如：

1. 昵称_城市_岗位；
2. 昵称@城市-岗位；
3. 城市-昵称-岗位
4. …

这些规则连初中生都可以识别，但程序就是不行，无论你怎么写规则、怎么做正则表达式都做不到，虽然做不到完全覆盖，但这里会写非常多的规则，这些规则就是巨大的成本。

第二，当时做关系抽取时候，也是全靠语料标注 + 传统SVN，这种东西成本巨高，而且换个行业还可能用不了；

第三就是更新成本了，当时做本体构建的时候，需要靠领域专家去手工画图，一个中型企业的本体就可能搞几个月，但业务一更新这套东西就全完蛋；

所以，无论是知识图谱还是本体论，在当时都是高端玩意儿，一般公司根本玩不起，甚至大公司都做得费劲，比如IBM Watson就投入了大量资源，但最终却以失败告终。

综上，无论本体论还是知识图谱，其实已经到了一筹莫展的地步，他们想要表征真实的世界，最好发现技术路径上做不到，再高的成本都费劲，这一切在大模型这个技术到来后发生了变化。

大模型、本体和图谱

当前大模型解决了很多问题，或者说他在大部分时间都是对的，但这也只能说他是一个好的概率模型，这种**“单词接龙”**的架构在底层就决定了他一定会有幻觉。

AI 智能体最大的短板在于缺乏对业务实质的理解。没有明确的语义、本体和知识图谱作为支撑，智能体只能依靠概率去猜测数据关联。

而对于这种底层就可能出错的场景，对于错一次就赔钱的企业来说，是不可接受的。因为我能接受确定性的错误，我很难接受不确定性的错误，恐惧来源于未知的错误，没有公司愿意埋明显的雷。

而大模型自己搞不定的点，却是本体论和知识图谱擅长的点：让猜测变成更确定，让整个模型推理具有完整而严谨的逻辑链：

故事还不止于此，这里只说了本体、图谱对模型的意义巨大，但反过来模型对本体和图谱的意义更加巨大，可以说没有模型，这两个技术依旧出不来。

我们第一段说了，本体和图谱维护成本奇高：

1. 本体设计需要专家纯手工设计，人工成本高还难以迁移；
2. 实体识别和关系抽取是规则堆出来的，换个领域大概率就崩了；
3. 图谱填充和更新也是全靠人工往里灌；

而大模型的出现让这一切完全变了：上述所有的事项，模型都可以参与，并且做得很好，完全可以做到 AI 给出第一个版本答案，让行业专家去审稿，就我之前实际经历来说，这个成本可以下降 1/4 到 1/10，比较夸张的时候可以达到 1/20！

所以，大模型让本体和知识图谱的构建变简单了，而且简单了不止一个数量级！

在这个基础下，我们再来聊聊图谱和本体的关系，因为严格来说他们是两个东西：

知识库的发展

当前知识库经过了几轮发展：

第一个阶段，也是最初的阶段是大模型解决了语义理解。

传统搜索靠关键词匹配，“网络很卡"匹配不上"高延迟丢包”。大模型能理解语义关联，还能组织成自然语言答案。

但模型的参数知识有三个硬伤：没私有数据、更新得重训、答案来源说不清，所以第一步是引入外部知识：

阶段二是将长上下文直接把文档塞进去。

这个阶段现在很多同学还在玩：几十页资料，全塞模型。

但资料一多，问题就来了：成本高、无关内容干扰、关键信息被淹没、多份文档互相冲突、模型容易忽略中间部分。

所以需要先找相关资料，再给模型，于是就进入了下个阶段：

阶段三：基础 RAG，切块、向量化、召回 Top-K。

这个阶段开始着眼解决大量私有资料的使用问题，这也是最初 AI 客服的技术基石，但复杂度再往上升，RAG的五个短板暴露出来：

1. 切块割裂关系；
2. 相似度 ≠ 业务关联；
3. 没有稳定身份；
4. 答不了全局问题；
5. 判断不了业务状态；

于是乎这里又有一次升级：

阶段四：生产级能力补足。

遇到上述问题后，混合检索、Rerank、父子文档、元数据过滤等方案就来了，但随着业务越来越复杂，我们会发现数据和数据之间有关系，于是就不得不进入知识图谱阶段。

知识图谱

知识图谱和知识库非常相似，可以说**知识图谱是知识库的一种有机表现形式。**在逻辑上，知识库通过关系链的建立能够形成图谱结构。

具体来说，知识库是对各种知识的组织、存储和管理，而知识图谱则是在此基础上通过图的结构（实体、关系和属性）来呈现知识的内在联系和结构。

知识图谱通常包括三大元素：

1. **实体（Entities）：**即图中的节点，代表真实世界中的事物、概念等（如人、地点、物品、概念、类别）。
2. **关系（Relations）：**实体之间的连接或联系，描述实体之间的互动。
3. **属性（Attributes）：**描述实体或关系的特征信息，如一个实体的具体属性值。

通过这种标准化的表示形式，知识图谱不仅能够展示实体之间的关联，还能够进行语义分析，帮助计算机理解和推理这些关系。

它为我们提供了一种更加直观、结构化的方式来管理和呈现知识库中的信息。

更粗暴的理解可以是：图谱就是强制将知识库按照实体、关系、属性的标准做结构化，两者间界限很模糊

为方便理解给一个案例，首先是没有关系的知识库：

疾病: { 名称: "糖尿病", 类型: "慢性疾病", 并发症: ["心血管疾病", "肾脏病", "神经损伤"]}症状: [ { 名称: "口渴", 常见疾病: "糖尿病" }, { 名称: "频繁排尿", 常见疾病: "糖尿病" }, { 名称: "体重下降", 常见疾病: "糖尿病" }, { 名称: "疲劳", 常见疾病: "糖尿病" }]药物: { 名称: "胰岛素", 类型: "药物", 用途: "控制血糖", 使用方法: "注射"}

然后是有关系的知识图谱：

实体: [ 疾病("糖尿病"): { 类型: "慢性疾病" }, 并发症("心血管疾病"): {}, 并发症("肾脏病"): {}, 并发症("神经损伤"): {}, 症状("口渴"): { 常见疾病: "糖尿病" }, 症状("频繁排尿"): { 常见疾病: "糖尿病" }, 症状("体重下降"): { 常见疾病: "糖尿病" }, 症状("疲劳"): { 常见疾病: "糖尿病" }, 药物("胰岛素"): { 类型: "药物", 用途: "控制血糖", 使用方法: "注射" }]关系: [ (疾病("糖尿病") - 表现为 -> 症状("口渴")), (疾病("糖尿病") - 表现为 -> 症状("频繁排尿")), (疾病("糖尿病") - 表现为 -> 症状("体重下降")), (疾病("糖尿病") - 表现为 -> 症状("疲劳")), (疾病("糖尿病") - 引发 -> 并发症("心血管疾病")), (疾病("糖尿病") - 引发 -> 并发症("肾脏病")), (疾病("糖尿病") - 引发 -> 并发症("神经损伤")), (疾病("糖尿病") - 治疗 -> 药物("胰岛素"))]

PS：上述只是为了便于各位理解图谱是什么，真实的情况会更复杂，但大体是这么个意思

比如常见的贝叶斯预测：P(糖尿病|多饮+多尿) = P(多饮|糖尿病) x P(多尿|糖尿病) x P(糖尿病) / P(多饮+多尿)

在大模型时代，当前模型对于根据症状推导常见疾病已经非常擅长，但是依旧会由于幻觉有各种问题，于是出现类RAG技术，比如：

输入：咳嗽 + 呼吸急促 + 发热 + 胸痛图谱推理路径：症状 → 咳嗽、呼吸急促、发热、胸痛症状 → [常见疾病类别] → 呼吸系统疾病可能的疾病：肺炎、支气管炎、慢性阻塞性肺疾病（COPD）进一步筛查 → [检查指标] → 血氧饱和度、白细胞计数、胸部影像如果胸部影像显示肺部浸润阴影，高度怀疑肺炎或肺结核影像学特征差异 → [不同疾病影像学差异] → 肺炎（浸润阴影） vs 肺结核（钙化灶）若影像学表现为浸润阴影，进一步考虑细菌性肺炎最终诊断 → [关联知识库] → 确定细菌性肺炎可能性若有相关临床史（如吸烟史、基础疾病），可能进一步确定为慢性阻塞性肺疾病合并肺炎。

综上，大模型其实就是我们所谓的快思考而知识图谱（知识库）就是我们所谓的慢思考了，在快慢结合下，医疗AI的答案将更为靠谱。

但到这里还不算结束，知识图谱把实体连起来了，但它回答不了**这个连接在业务上是什么意思。**举个例子：

腹泻 ——相关→ 脱水腹泻 ——相关→ 口服补液盐口服补液盐 ——相关→ 严重脱水患者

三条都是正确的医学事实。但如果所有关系都叫相关，系统只知道这三样东西有关联，却区分不了：

1. 腹泻表现为脱水，是症状关系
2. 腹泻使用口服补液盐治疗，是治疗关系
3. 口服补液盐禁忌于严重脱水患者，是禁忌关系

换句话说，知识图谱能把事实连成网，但不告诉机器这些连接怎么理解、怎么组合、怎么冲突。

这个问题的根源在于：

1. 图谱定义了实例，腹泻、补液盐、脱水都是具体的东西；
2. 但没有定义类型和关系语义，什么是疾病、什么是症状、什么是药物；
3. 什么是表现、什么是治疗、什么是禁忌；

PS，这里有个主意点：医疗多数数据已经被内化进了模型，所以他大概率是知道这里的问题的，但如果用知识图谱去构建企业级的其他知识，那么模型就不会知道了

我这边使用医疗的案例主要原生是他简单，并且大家都有感知，我如果用企业案例，大家理解起来会很费劲

而这些类型和关系语义，恰恰是推理的前提。没有它们，AI 看到的只是一堆带标签的节点和边，做不了判断。

所以，在知识图谱之上，需要再加一层定义：这个领域里有哪些类型的事物、它们之间允许什么类型的关系、什么组合是合法的、什么情况是矛盾的。

这层定义，就是本体论。

这里稍微夸张的描述是：只要加了足够的说明，其实知识图谱完成的工作和本体差不多，比如我们做医疗场景的时候只是构建了连接，但模型自己内置了大量医疗信息，完全可以补足 AI 欠缺的知识

本体论

知识图谱已经把关系写清楚了，本体继续定义关系的准确含义、适用范围和推理边界。

下面用一个更严谨的案例来展开，知识图谱可以做到关系命名清晰，比如：

糖尿病 ——表现为→ 多饮糖尿病 ——表现为→ 多尿胰岛素 ——用于治疗→ 糖尿病糖尿病 ——可能并发→ 肾脏疾病

同时，患者事实也能正常记录：

张三 ——出现→ 多饮张三 ——出现→ 多尿

关系名字已经写清楚了，但 AI 仍然面临三个问题：

问题一：能否根据多饮、多尿直接推出张三患有糖尿病？

不能。因为疾病表现为症状不能随意反向推导成出现症状就患有疾病。

问题二：如果张三被确诊为糖尿病，能否直接推荐胰岛素？

不能。因为药物用于治疗某种疾病不代表适用于该疾病的每一个类型、每一个阶段、每一位患者。

问题三：张三患有糖尿病，能否直接判断他已经并发肾脏疾病？

不能。因为可能并发描述的是风险关系，不能直接转化为某位患者已经发生的事实。

所以，问题已经超出了实体有没有连起来。系统还需要知道：

1. 糖尿病属于疾病，多饮属于症状，胰岛素属于药物
2. 表现为能否反向推导
3. 可能并发代表可能性还是确定事实
4. 用于治疗需要满足什么前提
5. 哪些关系可以继承，哪些不能传递

知识图谱记录了关系叫什么、连接了哪些对象；AI 还需要一套公共定义，说明这些类型和关系应该怎样理解、怎样组合，以及推理可以走到哪里。

这套公共定义，就是本体。

什么是本体？

本体是一套针对特定领域的公共语义模型，它明确规定：

1. 这个领域中有哪些类型的对象；
2. 对象之间允许建立什么关系；
3. 每种关系代表什么；
4. 哪些推导成立、哪些推导存在矛盾；

这里继续用糖尿病案例：

【类型】疾病、症状、药物、患者【具体概念】糖尿病：疾病多饮：症状胰岛素：药物【患者实例】张三：患者

知识图谱主要保存具体事实，本体主要定义这些事实采用什么语义结构。

本体定义了哪些内容？

本体定义了四样东西：

1. 类型

本体首先回答这是什么：糖尿病属于疾病，多饮属于症状，胰岛素属于药物。

2. 类别层级

本体还要回答它属于哪一类：

疾病└── 代谢性疾病 └── 糖尿病 ├── 1型糖尿病 ├── 2型糖尿病 └── 妊娠期糖尿病

**PS：**这里要注意了，我们在实际实体构建过程中，这个部分的内容是最难最难的，包括医疗场景这块都非常难

这样系统可以推出：张三被诊断为1型糖尿病 → 张三患有糖尿病 → 张三患有代谢性疾病。但不能反向推出：张三患有糖尿病 → 张三一定患有1型糖尿病。

为什么会这样设计，大家这里要理解下，因为这里很多表现会具备继承的关系，便于我们做收敛，至于什么是收敛，这个就涉及敏感课程信息了，大家可以下来联系

3. 关系

本体规定哪些类型之间可以建立什么关系，最关键的是区分疾病层面的通用知识和患者层面的实际事实：

1. 糖尿病表现为多饮：疾病层面的通用关系
2. 张三出现多饮：患者层面的观察记录

有了这个区分，系统才不会把疾病可能表现为什么直接当成患者已经被诊断为什么。

PS：这里再强调下，在医疗领域模型没这么白痴，是因为所有数据都内化进模型了，但企业场景里面黑话那么多，大概率会的

4. 约束与边界

本体还会规定关系两端的类型限制，例如“出现症状”的起点必须是患者、终点必须是症状。如果大模型抽取出血糖检查出现多饮，系统可以发现类型错误。

更重要的是，本体决定哪些结论可以推出，哪些不能：

• 1型糖尿病属于糖尿病 → 张三被诊断为1型糖尿病 → 张三患有糖尿病，继承成立
• 出现多饮、多尿 → 确诊糖尿病，反向推导不成立，只能说是有概率
• 胰岛素可以治疗糖尿病 → 所有糖尿病患者都应该使用胰岛素，关系泛化不成立，还要分期分级

本体不仅帮助机器推出新知识，也帮助机器知道哪些结论不能随意推出。

知识图谱和本体论的关系

至此，大家对于图谱和本体的关系应该也非常清晰了：

知识图谱是业务事实的数据层，本体是约束这些事实如何表达、如何解释、如何推理的语义层。应用系统再基于二者完成检索、判断和执行

关于如何落地本体论这块，篇幅有限今天就不展开了，感兴趣同学可以下来联系，这个板块其实复杂度有点高…

安全是最大的奢侈

IBM Watson 当年投入巨资做 CDSS，最终没能跑通，核心原因就一句话：代价太高了。

为了保证诊断不出错，专家要手工定义疾病、症状、药物之间密密麻麻的关系，还要说清楚哪些结论能推、哪些不能推、哪些知识已经过期。

系统越接近真实医疗，这套知识工程就越庞大、越脆弱。最后连 IBM 都扛不住，这套东西贵到只有少数体系付得起。

大模型来了之后，事情确实起了变化，这东西泛化能力起来了，它能听懂：

• 胸口沉甸甸的像压了块石头其实是指胸闷；
• 也能抽取出胸痛放射至背部这种关键信息；

语义理解的成本骤降，IBM Watson 想做而没做成的事，今天有了重新落地的可能。

大模型补上了语义理解这块短板，本体和图谱的构建成本也从专家纯手工降到了AI 出初稿、专家来审稿。曾经只有巨头才敢碰的知识工程，正在变得触手可及。

综上：大模型把获取知识变便宜了，本体和图谱把使用知识变安全了。

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