知识图谱和对话系统原理是旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。

怎么把所学的知识整合起来？

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整合知识，我认为就是将所掌握的知识集中运用到最需要的地方，得到实践的体验，并充分显示知识的重要性和实际价值。现实社会生活中，大专院校对专业划分已经相当细，但是不是所有专业都适用，在就业形势压力下，专业对口差距很大。整合知识不仅是某个人，包括企业内部方方面面，集中到最需要的地方。当工作碰到这样那样的困难是，采一把钥匙开一把锁的方式，把方方面面的知识精华，集中知识和人员综合考虑，各个击破，使困难和问题迎刃而解。

知识图谱和数据库有什么区别

知识图谱是新一代的语义网实现，是具备推理能力的知识库应用，在构建中表现为一个技术栈的组合。知识图谱的目标是解决信息过载问题。
知识图谱是运用一套新的技术和方法论在知识结构化和分析洞察两个方面提升信息转化为知识并且被利用的效率。
大数据库和知识图谱的抽象工作都是关于“结构化”和“关联”，不过前者是数据结构化，后者是知识结构化，前者是数据级别的关联，而后者是知识级别的关联。
在应用落地的功能场景上，知识图谱和大数据库在解决类似的分析洞察问题，只是知识图谱在处理“关系”这件事儿上，更直观、更高效。
撇开对知识本身的组织、查询和展现不谈，在分析和洞察方面知识图谱技术可以视为是一种新的分析手段，基于图数据库和图分析的知识图谱在风险防控和营销推荐的某些方面有比较好的表现，尤其在设计多层次、多关系事务的探查效率和模型扩展能力上，知识图谱被认为是突破传统数据分析技术瓶颈的希望所在。