知识图谱 (Knowledge Graph)是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，实体和关系又有其自身的“属性”。实体、关系和属性构成知识图谱的核心三要素；
知识图谱提供了一种新的数据和知识组织方式，能够让多源异构的数据知识化，基于知识图谱能够建立各种知识服务和智能应用。知识图谱在金融、医疗、农业、法律等很多垂直领域的应用已经得到了迅速地展开，范围越来越广，程度由浅入深。但知识图谱的构建和应用具有很大的技术难度，需要自然语言处理、数据库和语义推理等多重技术的支持
发展
知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network)。目前知识图谱这个概念最早由Google在2012年提出，主要是用来优化现有的搜索引擎
聪图信息将知识图谱应用于智能制造，利用NLP和Text Mining自主学习企业内部各系统包括运维、经营和设备管理等系统、特别是“人、机、料、法、环”的相关知识，生成知识图谱，为生产一线工人、远程专家指导和管理者分析决策提供快速、便捷和高效的解决方案。
