知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它通过收集、清洗、建模和算法优化，将不同领域的知识进行结构化、标准化和互联互通，以实现知识的共享和应用。知识图谱通常由节点（实体）和边（关系）组成，其中节点代表知识图谱中的各种实体，如人、物、概念等，边代表节点之间的关系，如“属于”、“位于”、“创造了”等。
在中国，知识图谱技术已被广泛应用于各个领域。例如，在医疗领域，通过绘制大规模的疾病相关多维组学图谱，可以帮助医生更精准地诊断和治疗疾病。在教育领域，知识图谱被用来帮助教师和学生更好地理解和学习知识，例如，通过开放小学数学知识图谱，教师和学生可以更清晰地了解数学知识之间的关联。
此外，知识图谱还被用来克服大模型幻觉。大模型幻觉是指大语言模型在生成文本时可能受限于训练数据中存在的偏见和误导性信息，产生不准确或不合理的回答。通过将知识图谱与大模型融合，可以帮助大模型在企业级和工业界应用中实现基于行业与场景的精准推演。
知识图谱在构建中国自主知识体系中也起到了重要作用。例如，中国特色哲学社会科学自主知识体系数字创新平台——学术世界，就是一个基于知识图谱技术的数字创新平台，它通过构建哲学社会科学主文献平台和预印本平台，为建构中国自主的知识体系提供了重要基础设施。
总的来说，知识图谱作为一种先进的人工智能技术，在医疗、教育、工业等领域具有广泛的应用前景，对于推动中国的科技发展和建构中国自主知识体系具有重要意义。
