网页放入JSON-LD不等于已经建设了知识图谱检索系统。拥有图数据库也不代表运行了GraphRAG，更不代表搜索平台会引用其中内容。应从需要回答的问题出发，选择能保留证据且成本可控的最小架构。

用同一事实比较三层表示

教学例子只有虚构公司Demo Works、产品AX-220及“制造”关系。网页标记可写成下面的片段；它表达发布者声明，仍需要正文与原始资料支持。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "@id": "https://example.invalid/products/AX-220",
  "model": "AX-220",
  "manufacturer": {
    "@type": "Organization",
    "@id": "https://example.invalid/org/demo",
    "name": "Demo Works"
  }
}

事实图可存储同样的节点及manufactures关系，另把关系的来源、有效期、审核状态放入证据记录。GraphRAG的设计还需要文本单元、实体关系提取或导入、索引以及查询策略。仅展示节点图，并没有完成后面的流程。

三者的输入输出与验收

层次 输入 输出 应验收什么
JSON-LD 已核对网页事实 嵌入网页的数据表达 语法、类型、正文一致性
知识图谱 实体、关系、来源 可查询的关系记录 ID、关系类型、证据范围
GraphRAG 语料及图索引 检索上下文与生成答案 检索质量、来源支持、成本

W3C JSON-LD规范定义数据表达，而不是排名算法。Microsoft GraphRAG查询说明描述其查询方法；采用名称不等于复刻实现。附件的architecture-examples.json只提供同一合成数据的三层设计表示，没有声称运行完整GraphRAG索引或生成系统。

哪些问题适合哪条路径

“AX-220水箱多大”属于精确事实查询，字段表或词法检索通常已经能清楚定位来源。“哪些产品共享已撤回的证据”需要关系遍历，图或普通关系数据库都可以实现。“所有材料里反复出现哪些采购风险”属于跨文档综合，可能值得评估图增强方法，但要比较普通检索基线。

问题 低成本起点 何时再升级
单型号参数 有版本的事实表 属性关系与冲突明显增加
来源影响范围 文档到主张的反向索引 多跳依赖难以维护
全语料主题综合 检索加人工主题审阅 固定基准显示关系聚合确有价值
外部AI发现官网 正常可抓取页面与证据 不能靠部署图数据库替代公开页面

错误关系会怎样传播

把经销商误标为制造商，会让多个产品继承错误主体；把合作关系误当所有权，会错误扩展品牌资质。图结构会帮助传播一致关系，也会放大错误。因此关系本身必须有来源、审核者及范围，不应从Logo同框自动推导法律关系。

关系更新还要检查下游摘要和缓存。删除一条边不能保证由它生成的旧段落消失。最小变更记录应包含旧值、新值、来源版本、受影响节点、下游页面和重建结果。未能定位依赖时，复杂系统反而可能降低可审计性。

评估复杂架构的实际成本

按同一问题集比较字段检索、向量检索与图增强候选。记录构建耗时、更新费用、查询延迟、来源覆盖、错误率和运维责任。若基准只问精确型号，却用全局综合查询作比较，结论没有代表性。

本篇没有新的GraphRAG效果数值。可运行的基础检索包提供词法、向量和重排基线；进阶材料提供表示与审核表。它们使架构选择可讨论，不构成某方案已经优于另一方案的实验。

智核增长应公开什么技术能力

智核增长面对中国企业出海资料时，应首先说明实体、型号、关系和来源怎样保持一致，再解释是否确有必要增加图检索。客户可以要求查看关系错误样例和回退方案，而非只看复杂架构图。法定主体、合作品牌及历史案例尤其不能被自动合并。

下一步可阅读实体消歧、事实来源与约束和结构化输出核验。短答案见技术FAQ。复杂度应由问题和验证结果决定，不应成为不受证据约束的营销卖点。

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