本文系统阐述用Python构建领域知识图谱的完整路线：以本体先行明确语义边界，搭建可追踪的ETL与抽取管道，选择合适的图数据库或三元组库进行存储与查询，开展实体对齐与质量治理，最终实现工程化部署与持续迭代。核心要点包括：在RDF/OWL与属性图之间依据场景做混合选型；将NER、关系与事件抽取与本体约束对齐并评估；以指标与约束双轮驱动治理；通过容器化、CI/CD与监控保障稳定；并用协作系统（如PingCode）使领域专家与工程团队同步推进，从而交付可用、可维护、可扩展的领域知识图谱。