本文来自一位海外开发者的社区投稿，如果你也在使用 KAG，欢迎参与社区的有奖征文活动。作者：Lemos Franco Alejandro，阿根廷圣托马斯德阿基诺大学毕业，选择来到中国发展，目前是一名具有 4 年经验的前端开发工程师，从事 CRUD 操作、电子商务平台以及 ASP.NET 框架开发。同时，编写数据处理和任务自动化的脚本，探索它们在人工智能相关项目中的应用。希望通过合作完成具有挑战性的
为了解决这些限制，作者提出了 Think-on-Graph (ToG)，这是一个新颖的框架，它利用知识图谱来增强 LLM 的深度和负责任的推理能力。
本文中，我们将继续讲解多元关系架构场景中的知识建模实践。如果你的图谱，涉及对带有时空信息的行为事件的表达，或建模场景下的业务规则、专家经验，需要对所定义“概念”的内涵和外延有计算机可处理可计算的逻辑语义解释，高阶篇中有你所需知道的一切。
图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系，如大模型(Large Language Model, LLM)，实现二者的双驱动增强，定义融合互通的技术范式和关键问题，借助LLM强大的语言理解能力，为基于非/半结构化数据的图谱构建提效，同时在用户问答中，语言要素和语义结构的理解也会更加精准。
本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。
本文以商家经营和风险防控为例，介绍了在企业数字化中的图谱应用。特别强调了因为中小商户、沉睡户等薄数据客群的画像覆盖和风险洞察而对深度上下文（deep context） 感知的要求，企业级知识管理正在实现从二元静态向多元动态的模式跃迁。结合当前产业应用和研究进展，本文梳理总结了LLM、KG 在企业数字化中的可能应用。
本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。
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