Building Self-Evolving Knowledge Graphs Using Agentic Systems

前言：数据领导人的新挑战

在数字化浪潮日益澎湃的当下，数据领导人正行走在锐变与革新的钢丝绳上。一方面，科技日新月异，业务与技术的模式远非2024年初可同日而语，从编码、管理到日常操作，变化的步伐不断加快。另一方面，传统遗留系统、碎片化平台与转型团队之间的落差与阻力愈发明显，需要在新旧系统交锋中追赶变革步伐。

过去，“数据越多越好”的观念逐渐让位于“数据越多越乱”，对更高效、更清晰的数据组织模型的需求日益突出。

一、为什么我们需要转向图数据库？

1.1 传统关系型数据库的局限

传统数据库就像预设好的地图，结构刚性，难以处理动态、复杂的数据关联。一旦需求发生变化，比如原来表格只存储身高体重，没有考虑职业，如果后期需要分析职业与健康的相关性，不得不重新设计表结构、重复抽取数据，效率低下且容易出错。

传统关系型数据库强制将数据拟合进预定义表格，导致很多有价值的上下文与关系在录入环节被静默丢弃，这在高度互联或多对多关系的数据（如社交网络、电商推荐、供应链等）场景下尤为致命。

图表：

“电商场景下图数据库结构示意图（节点/边）”

1.2 图数据库的基本原理

图数据库革新了数据存储方式，其核心元素包括：

• 节点（Nodes）
• ：实体或对象，如产品、客户、评价等；
• 边（Edges）
• ：节点之间的关系，如“购买”、“评价”、“共同购买”；
• 属性（Properties）
• ：描述节点和边的键值对，如时间戳、属性值等。

在图数据库中，关系被视为“第一公民”，不仅拥有单独属性，还具备类型（标签）与方向性，便于高效遍历及多维度建模。相比需要复杂联合查询的关系型数据库，图数据库能一步定位多级关系，大幅提升数据联结与发现深层次连接的能力。

1.3 典型优势与应用

• 复杂建模与灵活性
• 能自如捕捉供应链网络、社交网络等复杂场景的多维关联;
• 高效性能
• 采用“无索引邻接”，直接保存节点指向，递归查询（如多级好友推荐、产品联动购）极速响应;
• 深度发掘与灵活探索
• 无需预定义所有问题，支持探索未知关系、挖掘隐藏模式，提升分析深度。

二、知识图谱的自进化：从静态到智能

2.1 静态图谱的短板

传统知识图谱大多为人工维护，结构僵化，难以适应业务与数据的高速变化。真正的突破，在于让知识随新数据持续自我丰富与完善，就像人类大脑的认知，不断积累、强化、多维连接。

2.2 AI Agent赋能下的图谱自进化

AI Agent的出现，使得图谱能够自主发现新关联、自动补全知识缺口，无需完全依赖人工。“递归与自治扩展”成为共识：每当引入新数据或观点，系统能：

• 自动决策多步探索新关系；
• 持续发掘现有元素间的新链路；
• 自动融合、校验及优化结构。

例如：新增客户与某产品有了新的打分或评论，Agent会自动补全此新关系、更新图谱状态，实现自我完善。

2.3 多模态理解与时间感知推理

多模态理解：现代知识来源不仅限于结构化表格或文本，还包含图片、视频、音频等多种形式。Agent需具备将图片、音频等多源异构信息对齐到统一语义空间，并与文本串联，从而构建更全面、真实的知识网络。

“多模态知识融合流程”

“AI多模态Agent能力图”

The changing impact of graphs on business users with AI Agents | Source: Authors

时间感知推理：现实世界知识不断演化，新的事实出现、旧的被淘汰或弱化。Agent应能识别新旧关系、追踪知识随时间的变化，决策何时应剔除过时信息，或加固常用关系，确保推理与真实世界同步。

图表：

“知识图谱的时序演化过程”

三、AI Agent在知识抽取与整理中的高级角色

进阶的AI Agent不仅能高效抽取公开文本中的事实，还需具备以下能力：

• 规范化与去重
• 将冗余、异名实体对齐；
• 关联判别及价值评估
• 根据现有知识，判断新事实是否自洽、有用，并依据置信度决定是否纳入图谱；
• 多源校验
• 跨文本/图片/结构化表等多模态验证，自动持续校正，不断提升准确率。

四、结构化数据如何与知识图谱融合

许多企业已经在大规模运营结构化数据（如订单、客户、资产等），但这些“孤岛”通过知识图谱可实现：

• 跨域联动
• 无需建立新管道即可实现财务与客服数据的逻辑联结，兼得模块化与全局智能；
• 极简ETL
• 仅需建立“映射层”即可实现表格到知识网络的转化，无需重复迁移/复制数据。

实体、属性、关系全部可以无缝映射至图谱，同时保持数据治理、版本控制与访问规则的不变，提升数据响应业务场景的弹性与智能度。

引用推荐：

“将结构化表格无缝嵌入、动态链接到知识网络，是实现数据资产增值的关键路径之一。”

五、总结

知识图谱的未来，是一套由AI Agent驱动、自主学习、进化、跨模态、跨时间的智能网络。利用图数据库灵活建模的优势，再以Agentic系统不断融合新知，并让多模态理解与时序推理成为图谱活性进化的核心引擎。对专业用户而言，这是数据资产智能化运营与创新变革的必经之路。