Аннотация:В последние десятилетия объем накопленной человечеством информации увеличился невероятно. Люди не могут эффективно анализировать такой объем с помощью традиционных алгоритмов и структур данных из-за того, что они не позволяют использовать семантические связи.Таким образом, назрела необходимость в таком представлении информации, которое бы позволяло бы с одной стороны хранить огромное количество объектов и связей между ними, а с другой предоставляло высокоскоростной доступ к хранящимся данным, и, кроме того, сохраняло семантику. Одной из самых эффективных структур данных, позволяющей решать задачи подобного класса, является граф знаний, который относительно недавно появился и стал предметом исследований в последние годы. Пик интереса к графу знаний пришелся на то время, когда Google представил свою реализацию в 2012 году и стал использовать в своей поисковой машине, что значительно улучшило качество поиска. Однако до сих пор неясно, как воспользоваться данной технологией на практике из-за небольшого количества имеющейся информации по этой теме.В этой статье мы рассматриваем все этапы реализации графа знаний, а также проблемы, с которыми возможно придется столкнуться при создании собственного экземпляра данной абстракции. Помимо этого, мы рассмотрим методы создания векторного представления информации для ее эффективного хранения в графе, а также практические шаги по его использованию.