智能运维OpsPilot：动态知识图谱上线，让企业知识“活”起来

随着大模型在企业场景中的广泛应用，如何提升其对专业知识的理解能力与问答准确率，成为知识服务系统的关键突破点。嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维支撑平台(以下简称“智能运维OpsPilot”) 最新上线的知识图谱功能，在智能体问答过程中扮演“语义导航”的角色，打通概念与实体的逻辑关联，为用户带来更深层、更结构化的知识问答能力。作为智能问答的新引擎，知识图谱并非传统意义上的数据库，而是一种以“概念+关系+实例”为核心的语义网络体系，旨在帮助OpsPilot智能体更“理解”用户的问题，而不仅仅是匹配关键词。

01.知识图谱赋能，打造更强大的RAG智能引擎

在智能运维OpsPilot V3.6的智能架构中，知识图谱（Knowledge Graph）作为语义理解与推理的关键支撑，成为检索增强生成（RAG）框架中的重要补强组件。其核心作用是通过构建实体与实体之间的结构化关系网络，赋能大模型实现更具上下文感知能力的知识检索与问答生成。

在RAG架构中，知识图谱的加入使知识服务流程更具逻辑推理能力，主要体现在以下阶段：

• 知识构建阶段：智能运维OpsPilot基于知识库文档内容，借助LLM模型对文本进行结构化抽取，识别出关键实体（如系统模块、组件、接口等）及其间的语义关系（如依赖、包含、调用等），自动构建并持续优化知识图谱，存储于图谱数据库中。
• 知识检索阶段：在用户提问时，系统可通过图谱完成实体识别与关系链路分析，快速定位相关概念及其上下游结构，显著增强在多跳逻辑、跨文档语义下的检索准确率。

02.知识图谱vs传统知识库：从“检索”到“推理”的质变

传统的问答系统主要依赖文本相似度进行信息召回，尽管高效，但在处理复杂关联、多跳推理、或专业术语较多的问题时，常出现“找不到点”“回答不全”等问题。而知识图谱的加入，正是为了解决这些问题。

知识图谱是一种以“实体-关系-属性”为核心结构，用图的形式表示现实世界中事物及其关联的语义网络，用于支持智能系统理解、组织和推理知识。

在智能运维OpsPilot的智能知识服务体系中，知识图谱、知识分块、问答对三者各具优势，通过智能路由机制实现按需匹配，优势互补，构建更灵活高效的响应策略：

• 对于常见、标准化的高频问题，系统优先匹配问答对，直接返回精准答案，响应快速、成本低；
• 对于需要上下文理解的复杂问题，优先采用知识分块进行语义检索，以获取更完整的信息和语境支持；
• 对于涉及多实体、多关系的推理型问题，系统自动调用知识图谱，分析实体关系链路，完成语义推理与逻辑补全，确保回答具备结构化深度和可解释性。

03.智能运维OpsPilot V3.6知识图谱功能实操指南

在智能运维OpsPilot中使用知识图谱功能十分便捷，整个流程高度自动化，无需复杂配置。以下是该功能的核心步骤：

1）生成知识图谱

知识图谱的生成方式主要为LLM大模型，重排模型，Embed模型智能生成知识图谱。并且在知识库的文档中，用户可自行选择文件并通过LLM模型自动生成知识图谱。

2）查看知识图谱

在知识库中，用户可直观的查看所有知识图谱，同时可以点击具体查看知识图谱的节点，关系，总结等。

3）检索知识图谱

用户提出问题时，智能运维OpsPilot会通过灵活路由，选择调用知识图谱，还是知识分块，问答对作为召回结果，确保用户始终能获得最优答案。

04.总结

智能运维OpsPilot通过引入知识图谱这一语义推理能力，在RAG基础架构之上进一步提升了系统的智能化程度。它使得智能体不再仅仅是“记住”知识，而是开始“理解”知识，并能够自主“连接”知识之间的关系，从而更精准、更专业地回答用户问题。

在未来版本中，智能运维OpsPilot还将持续优化知识图谱的构建效率、图谱问答的推理能力以及与其他模块的协同联动，助力企业构建真正结构化、智能化的知识运营体系。

05.嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维支撑平台：更懂运维的AI平台

嘉为蓝鲸智能运维OpsPilot是集知识库管理、技能配置、机器人管理及工具管理于一体的智能运维支撑平台，深度融合LLM大模型的语义理解、知识增强与多模态处理能力，聚焦运维领域，突破单一LLM能力局限，成为更懂运维的智能AI平台。