GEOWIKI中文知识图谱检索⌕
KNOWLEDGE INDEX

术语索引

从定义进入关系,而不是从关键词堆砌进入答案。

全部优化范式检索与生成实体与语义平台观察
Generative Engine Optimization (GEO)

生成式引擎优化

让内容更容易被生成式搜索系统理解、检索、验证和引用的一组信息工程方法。

GEO · 生成式搜索优化
Retrieval-Augmented Generation (RAG)

检索增强生成

在生成答案前检索外部知识,并把检索结果作为生成上下文的技术架构。

RAG · 检索增强生成模型
A
AI Citation

AI 引用

生成式答案对其信息来源进行链接、脚注或来源标识的呈现方式。

生成式引用 · AI 来源标注
Entity

实体

能够被唯一识别并通过属性和关系描述的人、组织、地点、概念或事物。

语义实体 · Knowledge Entity
Answer Engine Optimization (AEO)

答案引擎优化

面向直接答案、问答结果和语音回答组织可理解信息的方法。

AEO · 答案搜索优化
Large Language Model Optimization (LLMO)

大语言模型优化

围绕大语言模型对公开信息的检索、理解和回答表现进行内容与信息优化的概括性术语。

LLMO · LLM 优化
S
Schema Markup

Schema 结构化数据

使用共享词汇描述页面中的实体、属性和关系的机器可读标记。

Schema.org 标记 · 结构化数据
Knowledge Graph

知识图谱

用节点和带类型的关系表示实体、概念与事实的知识结构。

Knowledge Graph · 语义图谱
A
AI Search

AI 搜索

将信息检索、自然语言理解与生成模型结合,以直接回答或对话形式帮助用户获取信息的搜索形态。

人工智能搜索 · 生成式 AI 搜索 · AI Search
Answer Engine

答案引擎

以直接回答用户问题为主要结果形态,并允许用户核验依据的信息获取系统。

问答引擎 · 直接答案引擎 · Answer Engine
Generative Search

生成式搜索

在检索信息的基础上,由生成模型综合形成自然语言答案的搜索方式。

生成式 AI 搜索 · Generative Search · 对话式生成搜索
Vector Retrieval

向量检索

把查询与文档表示为向量,并依据向量空间中的相似程度召回候选信息的方法。

向量搜索 · 矢量检索 · Vector Search
Semantic Retrieval

语义检索

依据查询与内容表达的含义进行匹配,而不只依赖字面词项重合的检索方法。

语义搜索 · Semantic Search · 含义检索
Hybrid Retrieval

混合检索

联合关键词、向量或其他检索信号,并融合候选结果的检索架构。

混合搜索 · Hybrid Search · 稀疏密集混合检索
Reranking

重排

对初步召回的候选结果进行更精细相关性排序的检索阶段。

Re-ranking · 检索重排
Embedding

嵌入

把文本、图像或其他对象表示为数值向量的方法。

向量嵌入 · Embedding Vector
Vector Database

向量数据库

存储、索引和查询向量表示及关联元数据的数据系统。

向量存储 · Vector Store
Document Chunking

文档切分

把长文档拆成可索引、可检索片段的预处理过程。

Chunking · 文本分块
A
AI Gateway

AI Gateway 是什么?

位于应用与模型提供商之间的 AI 请求控制层,用于统一接入、策略执行、可观测性和故障处理。

LLM Gateway · AI 模型网关 · 模型 API 网关
s
sameAs property

sameAs

用于声明某个实体与另一 URL 所描述实体相同的 Schema.org 属性。

Schema.org sameAs · 身份等价链接
G
grounding vs rag citation factuality faithfulness

Grounding是什么?与RAG、引用、事实正确性和Faithfulness的区别

解释生成式AI中的Grounding与Groundedness,区分检索、RAG、引用、事实正确性和Faithfulness,并给出可复现的评估方法。

O
owl class individual property restriction axiom inference differences

OWL 的类、个体、属性、限制、公理和推理有什么区别?

OWL 的类、个体、属性、限制、公理和推理有什么区别?

R
rag vs web search

RAG和联网搜索有什么区别:检索增强生成的定义、流程、边界与验证方法

RAG并不等于联网搜索。本文从知识来源、索引范围、检索流程、生成方式、引用和更新机制解释两者差异,并给出系统验证清单。

R
rdf iri blank node literal triple graph named graph dataset differences

RDF的IRI、Blank Node、Literal、Triple、Graph、Named Graph和Dataset有什么区别?

IRI是可全局标识资源的名称;Blank Node表示没有全局名称的节点;Literal表示字符串、数字、日期等数据值;Triple用主语、谓语、宾语表达一条关系;Graph是一组三元组;Named Graph是在Dataset中用名称关联的一张图;Dataset由一个默认图和零

R
rdf turtle trig ntriples nquads jsonld rdfxml graph dataset differences

RDF 的 Turtle、TriG、N-Triples、N-Quads、JSON-LD 和 RDF/XML 有什么区别?

RDF 的 Turtle、TriG、N-Triples、N-Quads、JSON-LD 和 RDF/XML 有什么区别?

R
rdfs owl skos shacl sparql differences

RDFS、OWL、SKOS、SHACL 和 SPARQL 有什么区别?

RDFS、OWL、SKOS、SHACL 和 SPARQL 有什么区别?

S
schema org json ld rdfa microdata rdf differences

Schema.org、JSON-LD、RDFa、Microdata和RDF有什么区别?

RDF是一种用“主语—谓语—宾语”三元组表示关系的数据模型;Schema.org是一套可以在这种结构中使用的类型和属性词汇;JSON-LD是用JSON表达关联数据、并可序列化RDF图的格式;RDFa和Microdata则是在HTML元素上添加属性,把机器可读信息嵌入网页正文的两种

S
shacl node shape property shape target path focus value node cardinality closed severity validation report differences

SHACL 的 NodeShape、PropertyShape、Target、Path、Focus Node、Value Node、Cardinality、Closed Shape、Severity 和 Validation Report 有什么区别?

SHACL 的 NodeShape、PropertyShape、Target、Path、Focus Node、Value Node、Cardinality、Closed Shape、Severity 和 Validation Report 有什么区别?

S
skos concept scheme collection broader related exact close match differences

SKOS 的 Concept、ConceptScheme、Collection、broader、related、exactMatch 和 closeMatch 有什么区别?

SKOS 的 Concept、ConceptScheme、Collection、broader、related、exactMatch 和 closeMatch 有什么区别?

S
sparql select construct ask describe optional union minus exists graph service property path differences

SPARQL 的 SELECT、CONSTRUCT、ASK、DESCRIBE、OPTIONAL、UNION、MINUS、EXISTS、GRAPH、SERVICE 和 Property Path 有什么区别?

SPARQL 的 SELECT、CONSTRUCT、ASK、DESCRIBE、OPTIONAL、UNION、MINUS、EXISTS、GRAPH、SERVICE 和 Property Path 有什么区别?

sparse dense hybrid retrieval reranking differences

稀疏检索、向量检索、混合检索和重排有什么区别?RAG检索链路解释

稀疏检索主要依据查询词与文档词项的匹配程度召回内容,BM25是常见方法;向量检索把查询和文档编码为稠密向量,按向量空间中的相似度寻找语义接近的内容;混合检索并行使用两种或更多召回方式,再融合候选列表;重排则发生在初次召回之后,用更精细但通常更昂贵的模型重新计算少量候选的相关性顺序

S
sparql query timeout optimization

SPARQL查询超时怎么优化:缩小结果集、调整连接顺序与延后标签查询

SPARQL查询超时时,先找出高基数三元组、属性路径、文本扫描、标签服务和聚合,再通过固定值、子查询与限制中间结果优化。

J
jsonld remote context loading term expansion troubleshooting

JSON-LD远程@context加载失败或术语展开错误:完整排查指南

JSON-LD处理器报loading remote context failed、invalid remote context、recursive context inclusion或protected term redefinition时,按URL响应、媒体类型、重定向、缓存、基准IRI和术语定义逐层定位。

O
owl ontology inconsistent sameas disjoint functional property troubleshooting

OWL本体推理后不一致或实体被错误合并:排查指南

OWL 2 reasoner报告ontology inconsistent、类不可满足或个体被sameAs合并时,按开放世界、唯一名假设、disjointness、functional属性、基数和导入闭包定位。

R
rdf dataset canonicalization blank node hash signature mismatch troubleshooting

RDF内容相同但哈希或签名不同:数据集规范化排查指南

RDF图看似相同却因空白节点、命名图、序列化顺序、Unicode或规范化算法导致哈希和数字签名不一致时,按数据模型与canonicalization流程定位。

R
rdf literal language tag datatype sparql filter equality troubleshooting

RDF 文本相同却 SPARQL 匹配不到:语言标签与 Datatype 排查

RDF 文本相同却 SPARQL 匹配不到:语言标签与 Datatype 排查

R
rdf turtle import parse error troubleshooting

RDF/Turtle导入失败怎么排查:Base IRI、Prefix、字面量与编码检查清单

Turtle文件导入时报未定义前缀、相对IRI、非法字面量或语法位置错误时,按最小复现、Base IRI、Prefix、分隔符和编码逐层定位。

S
shacl validation missing unexpected results troubleshooting

SHACL验证意外通过、误报或找不到Focus Node:排查指南

SHACL报告conforms true但约束未执行、出现意外Violation或focus node为空时,按data/shapes graph、target、IRI、path、推理、closed shape、severity和报告消费逐层定位。

S
sparql count wrong group by distinct unbound join duplicate troubleshooting

SPARQL COUNT 计数不对:GROUP BY、DISTINCT、未绑定与连接放大排查

SPARQL COUNT 计数不对:GROUP BY、DISTINCT、未绑定与连接放大排查

S
sparql optional unbound duplicate results distinct filter troubleshooting

SPARQL查询出现重复行或未绑定变量:OPTIONAL、DISTINCT与FILTER排查指南

SPARQL查询出现重复行或未绑定变量:OPTIONAL、DISTINCT与FILTER排查指南

S
sparql property path cycle zero length duplicate unexpected results performance troubleshooting

SPARQL Property Path 出现自身、重复或超慢:环、零长度与结果集排查

SPARQL Property Path 出现自身、重复或超慢:环、零长度与结果集排查

S
sparql service federated query timeout 403 silent empty results troubleshooting

SPARQL SERVICE联邦查询超时、403或静默缺结果:排查指南

SPARQL SERVICE联邦查询超时、403或静默缺结果:排查指南

S
sparql update success data not visible default named graph dataset troubleshooting

SPARQL UPDATE成功但查询不到数据:默认图、命名图与Dataset排查

从写入图IRI、默认图与命名图、WITH/USING、FROM/FROM NAMED、协议参数、事务可见性、读写端点和推理视图排查SPARQL更新后数据不可见。

taxonomy thesaurus ontology knowledge graph rdf differences

分类法、叙词表、本体、知识图谱和RDF有什么区别?知识组织与建模指南

分类法(Taxonomy)主要把概念按上下位或类别层级组织起来;叙词表(Thesaurus)在层级之外,还管理首选词、同义词和相关概念;本体(Ontology)用形式化的类、属性、公理和约束描述一个领域;知识图谱把实体及其关系组织成可查询的图;RDF则是一种用“主语—谓语—宾语”

U
uri url urn iri curie compact iri differences

URI、URL、URN、IRI、CURIE 和 Compact IRI 有什么区别?

URI 是资源标识符的总称;URL 是兼具标识作用并说明主要访问机制或网络位置的一类 URI;URN 是使用 urn: 方案的持久命名标识符;IRI 把 URI 的字符范围扩展到国际化字符;CURIE 和 JSON-LD 的 Compact IRI 则借助上下文中的前缀映射,把较