知识图谱通过将非结构化数据转换为可以轻松处理和分析的结构化格式来处理非结构化数据。非结构化数据，如文本文档、社交媒体帖子或图像，并不适合传统的数据表。为了在知识图中利用该数据，采用诸如自然语言处理 (NLP) 的技术来提取相关实体、关系和属性。例如，NLP算法可以识别新闻文章中提到的人员，组织和位置，将这些组件转换为图中的节点和边。
一旦提取了相关信息，就将其映射到预定义的模式或本体。模式提供了定义不同实体如何相互关联的通用框架。一个示例将是包括诸如 “酒店” 、 “城市” 和 “景点” 的实体的旅行知识图，其中关系表示例如 “位于” 或 “优惠”。通过使用架构，知识图可以实现非结构化数据的一致表示和查询，从而使应用程序更容易检索和处理此信息。
构建数据后，开发人员可以对知识图执行更丰富的查询和分析。例如，他们可以问这样的问题: “在特定城市中，靠近某些景点的顶级酒店是什么？”图的结构化特性允许高效地执行复杂的查询，从而实现诸如个性化推荐或趋势分析之类的应用。随着非结构化数据的不断增长，知识图提供了一种将这些数据转换为可操作见解的强大方法。