知识图谱是以一种结构化的方式存储和描述知识的数据集合，它将知识表示为节点和边的形式，并可以对这些节点和边进行有意义的存储、查询、连接和关系挖掘等操作。知识图谱不仅可以为人提供理解信息的能力，而且还能为机器提供对信息进行分析、推理以及预测等智能能力。将知识图谱与问答系统相结合，不仅能够为用户提供更准确、更有针对性的信息服务，而且还能降低人工成本，提高服务效率。

目前，在互联网上用户常常会遇到一些信息查询、智能问答系统的需求，比如如何查找一个药品的功能介绍、如何查询某款手机的详细信息等，这些需求并不是仅由用户直接提出的，而是由网站自动生成。根据相关调查显示，目前人们获取信息主要有两种渠道：搜索引擎和社交网站，这两种方式各有优劣，搜索引擎可以提供有价值的信息，但耗时较长；社交网站可以提供便捷的沟通渠道，但缺点是获取信息效率低、成本高。这两种方式各有利弊，搜索引擎虽然可以为用户提供高质量的信息服务，但需要耗费大量人力来维护和更新网站上的信息；社交网站虽然能够解决用户问题，但需要大量人力维护和更新。

随着互联网的快速发展，越来越多的人开始使用网络来获取自己所需的信息，网络上的信息也越来越多。但由于人们没有足够的时间来对信息进行筛选，所以就会出现大量重复、无效和无用的信息。为了提高人们获取信息的效率，人们希望能够拥有一款可以快速问答知识图谱中问题的工具。

根据智能问答系统的开发需求，目前知识图谱智能问答系统技术主要有以下几种： 1、基于本体的问答技术，如 NER，本体检索； 2、基于规则的问答技术，如规则匹配、语义匹配； 3、基于深度学习的问答技术，如 Transformer模型等。

知识图谱智能问答系统的架构设计主要包括了数据采集、数据处理、知识图谱构建、问题解析、答案抽取以及答案审核等几个方面。其中，数据采集主要是从互联网上爬取与本项目相关的数据；知识图谱构建主要是通过人工标注的方式，将现实世界的知识图谱转换为计算机可理解的形式；问题解析是从互联网上爬取与本项目相关的问题；答案抽取主要是从互联网上爬取与本项目相关的问题答案；答案审核是从互联网上爬取与本项目相关的答案，并进行人工审核；最后，系统将通过对上述各个环节的处理，最终给出用户满意的结果。下面具体介绍一下各部分架构设计。

根据用户的需求，系统将从知识库中获取相关知识，并对其进行整合和组织，将其存储到知识库中。然后利用自然语言处理技术对知识库中的信息进行解析，并将其转化为可供用户操作的形式，最后用户可以通过问答系统进行相关问题的检索和查询。

在对知识图谱进行处理时，系统会采用基于实体的关系抽取技术、基于关系的实体识别技术、基于图卷积神经网络的知识图谱问答技术等多种技术。

依托悦数图数据库和图应用层的技术优势，成功构建了有效、智能的知识图谱智能问答系统。该系统不仅能够快速准确地获取并处理海量数据，而且能够基于图谱构建和图谱管理模块实现深度语义理解和推理，从而为用户提供准确、个性化的回答。无论是智能问答、语音助手还是内容理解等应用场景，我们的系统都能够展现出强大的性能和广泛的应用价值。未来，我们将继续深化技术研究和应用创新，为用户带来更加智能、便捷的服务体验。