Knowledge graphs 和 vector databases 常被定位为彼此竞争的技术，但这种框架忽略了问题的本质。
它们是对立的吗？简短回答：不是。
它们解决的是根本不同的问题。事实上，它们最好的状态是协同，而不是对抗。如果你在构建现代 AI 系统，把它们当作对手是一种设计缺陷。
更好的理解方式是：
Knowledge Graph = 结构化大脑（推理）
Vector Database = 语义记忆（召回）
它们是正交的系统。以下说明为什么两者都需要。
Knowledge Graph 实际上做什么
Knowledge graph 以结构化形式表示显式的事实与关系。它是确定性的。
它能回答如下具体问题：
- 谁创立了这家公司？
- 这位创始人就读过哪所大学？
- 哪一轮融资发生在 2022 年之后？
从本质上讲，knowledge graph 映射的是entities、relationships和constraints。
由于一切都是结构化的，查询可以非常精确。如果某个事实存在于图中，它可以被证明、追溯并解释。这也是为什么 knowledge graphs 在金融、医疗与合规等领域成为标准做法，因为在这些场景里，“hallucination” 不是选项。
Vector Database 实际上做什么
Vector database 存储文本、图像或代码的语义表示（embeddings）。它是概率性的。
它不问“这是否完全匹配”，而是问：
- 有什么与此相似？
- 什么与这个概念感觉相关？
- 即便措辞不同，哪些内容在语义上是接近的？
Vector databases 擅长fuzzy search、semantic retrieval和unstructured data discovery。它们并不“理解”事实；它们理解的是数学空间中的邻近性。
这使它们成为现代 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统、recommendation engines 和 search 的底层引擎。
为什么把它们拿来比较是个错误
区别其实很简单：
Knowledge graphs 回答 “What is true?”
Vector databases 回答 “What is relevant?”
试图用其中一个替代另一个，往往会导致架构上的失败：
- 只用 Vectors：结果听起来合理，但常常缺乏事实支撑（存在 hallucination 风险）。
- 只用 Graphs：结果准确，但系统脆弱且难以扩展（存在发现能力的风险）。
现代 AI 系统既需要相关性，也需要正确性。
它们如何协同：GraphRAG
在生产级 AI 中，胜出的范式是把两者结合。这通常被称为 GraphRAG。
流程如下：
- Vector Database：检索语义相关的文档或实体（“广义检索”）。
- Knowledge Graph：用事实、关系与约束对这些结果进行落地与校验（“事实校验”）。
- LLM：综合两者生成准确且可解释的答案。
这种方法在灵活性与精确性之间取得平衡。
一个具体示例
假设用户提出：
“展示与德国供应商签订、且将于 2025 年到期的有效合同中的 liability 条款。”
系统如何处理：
- Vector Database（Semantic Search）：它扫描成千上万页，找到意味着 “Liability” 的段落（即便使用的是 “Indemnity”、“Responsibility” 或 “Damages” 等词）。它处理的是混乱的非结构化文本。
- Knowledge Graph（Structured Filter）：它用明确的元数据对这些结果进行过滤：
Vendor_Location== “Germany”
Contract_Status== “Active”
Expiry_Year== “2025”
最终结果：LLM 只会接收到来自正确合同的相关条款，确保不会从过期合同或错误国家的合同中“hallucinate”出一条款。
为什么这对 LLM 应用很重要
Large Language Models 很强大，但它们是概率引擎。它们生成的是语言，而非真理。
当你将它们与以下组件配对时：
- 有了 vector databases，LLM 获得了 context。
- 有了 knowledge graphs，LLM 获得了 grounding。
两者结合，带来准确的答案、可解释的推理，以及——至关重要的——信任。
结论
Knowledge graphs 与 vector databases 不是对手。它们代表两种不同的认知能力：对“意义”的记忆 vs. 对“结构”的理解。
如果你的目标是可扩展、可信且可解释的 AI，未来不是 “KG vs. Vector”。
而是：KG + Vector。
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