RDF 三元组与 SPARQL 查询实战：从语义网到知识图谱互操作
系统覆盖 RDF 语义网核心技术栈：RDF 三元组与图模型、RDF/XML/Turtle/JSON-LD 序列化、命名空间与 IRI、RDFS 与 OWL 本体建模、SPARQL 查询语言（SELECT/CONSTRUCT/DESCRIBE/ASK）、SPARQL 更新与推理、RDF vs 属性图对比、Jena/Virtuoso 实战、以及 RDF 在知识图谱互操作与 Wikidata 场景的应用。
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知识图谱
共 5 篇文章。
GraphRAG：知识图谱 + 向量检索的检索增强生成实践
GraphRAG 落地指南：传统向量 RAG 的三大局限、实体链接与图检索增强、Neo4j Vector Index 构建与相似度查询、LangChain 集成、微软 GraphRAG/LightRAG 变体对比，以及可评测的工程落地路径。
知识图谱构建实战：从文本到图谱的完整流水线
知识图谱构建工程手册：实体识别（spaCy/预训练模型）与实体链接消歧、基于规则/依赖解析/LLM 的三元组抽取、本体设计与 RDF→属性图映射、从文本清洗到图谱入库的完整流水线实现，附质量评估与增量更新方案。
知识图谱构建与应用
知识图谱从概念到落地：RDF vs 属性图模型、实体抽取与关系识别、图嵌入与知识推理、大语言模型结合 KG 的检索增强技术。
图数据库专题：从图论基础到知识图谱、图机器学习与生产调优
图数据库以节点和关系为基本建模单元，天然擅长处理社交网络、推荐系统、知识图谱、欺诈检测等关联密集型场景。本专题涵盖属性图模型与图论基础、图建模模式与反模式（超节点/时序图/动态标签）、Neo4j 与 Cypher 查询语言实战（含高级路径表达式、子查询与 APOC 过程库）、RDF 语义网与 SPARQL 查询、事务与索引调优、生产性能调优（page cache/执行计划/批量导入）、图数据科学（GDS）算法库、图嵌入与图神经网络（node2vec/GCN/GraphSAGE）、知识图谱构建实战与 GraphRAG（知识图谱 + 向量检索增强生成）、反欺诈风控图谱、图驱动推荐系统、图数据可视化与分析、Neo4j Causal Cluster 集群运维，以及 Neo4j / JanusGraph / Dgraph 的选型对比与分布式集群架构，为数据工程师和架构师提供从入门到生产运维的完整图数据技术栈。