本文系统梳理智能图谱知识库的主要类型，包括RDF/OWL本体驱动、属性图、多模融合与向量增强RAG，并从数据来源（结构化、非结构化、流式）与应用场景（检索问答、推荐、风控、运维、研发协同）进行细分。文章提出以本体为锚、混合索引为骨架的落地方法，强调扩展性、推理能力、更新延迟、安全治理与成本的综合评估；在平台生态上，建议在既有知识文档管理基础上对接图谱与向量检索，如将PingCode与亿方云与图数据库协同，逐步实现语义检索、事实问答与可解释决策，最终以试点—扩围—平台化路线实现ROI的稳步兑现。

三单元即三元知识库，核心是以RDF三元组表达实体与关系的语义化数据体系。常见资源包括公共开放图谱（如Wikidata、DBpedia、YAGO、CN-DBpedia）、领域本体与术语库（如UMLS、Gene Ontology、WordNet、ConceptNet），以及企业级三元存储与平台（如Virtuoso、GraphDB、Jena、Amazon Neptune、Stardog）。实际落地往往与文档型知识库协同，可在PingCode知识库与亿方云等平台上建立“文档—三元—证据”闭环；选型需兼顾合规、性能与中文支持，并以本体建模、抽取对齐和治理为抓手，支撑搜索、问答与大模型增强。