本文围绕Java开发接入Tigergraph的实战路径展开，对比了REST API与JDBC两种接入方式的优劣势及适用场景，结合权威行业报告数据介绍了Tigergraph在Java生态的适配能力，详细拆解了两种接入方式的开发流程、性能调优等实战细节，并提供了跨平台适配、安全合规等落地方案，帮助开发者快速落地Tigergraph图数据库Java业务场景。

本文系统阐述用Python构建知识图谱的完整路径：以业务目标驱动本体与模式设计，结合数据清洗、实体识别与关系抽取生成三元组，选用RDF或Property Graph进行建模，并落地于Neo4j、GraphDB等图数据库以提供SPARQL或Cypher查询与推理。文中强调以规则、弱监督与深度模型混合的抽取策略，结合向量检索与RAG增强问答与搜索效果，同时通过精细评估、CI/CD与监控保障工程稳定。最后给出90天路线图与协作治理实践，建议在跨团队场景用项目协作系统（如PingCode）提升迭代效率与可追溯性。