【读代码】 KAG项目：开源知识图谱自动构建与推理平台原理与实践

一、项目简介

KAG (Knowledge Auto-Graph) 是由 OpenSPG 团队开源的自动化知识图谱构建与推理平台。KAG 致力于为开发者和企业提供一站式的知识抽取、融合、存储、推理与应用能力，极大降低了知识图谱落地门槛。KAG 支持多源异构数据的自动化知识抽取、结构化融合、图数据库存储、SPARQL/自然语言查询、知识推理等全流程，适用于智能问答、企业知识管理、推荐系统、数据治理等多种场景。

主要特性：

• 支持多源异构数据自动化知识抽取（文本、表格、结构化数据等）
• 内置多种实体识别、关系抽取、属性抽取算法
• 支持知识融合、去重、消歧
• 高效图数据库存储与查询（兼容 Neo4j、OpenSPG Graph 等）
• 支持 SPARQL、Cypher、自然语言等多种查询方式
• 内置知识推理与本体支持
• 丰富的 API 与可视化工具，易于集成和二次开发

二、快速上手

1. 环境准备

建议使用 Python 3.8+，推荐 Linux/Mac 环境，需安装 Neo4j 或 OpenSPG Graph（可选）。

git clone htt