识图谱技能改进了搜索引擎性能。
在人工智能的发达发展下，知识图谱涉及到的知识抽取、表示、领悟、推理、问答等关键问题得到一定程度的办理和打破，知识图谱成为知识做事领域的一个新热点，受到国内外学者和工业界广泛关注。

1.起源阶段（1955年—1977年）

1955年，加菲尔德提出了将引文索引运用于检索文献的思想。
1965年，普赖斯在《Networks of ScientificPapers》一文中指出，引证网络--科学文献之间的引证关系，类似于当代科学发展的“地形图”，从此剖析引文网络开始成为一种研究当代科学发展脉络的常用方法，进而形成了知识图谱的观点。
奎林(J. R. Quillian)于1968年提出语义网络，最初作为人类遐想影象的一个明显公理模型提出，随后在AI中用于自然措辞理解，表示命题信息，语义网络是一种以网络格式表达人类知识布局的形式，是人工智能程序利用的表示办法之一。

2、发展阶段（1977年-2012年）

1977年，在第五届国际人工智能会议上，美国打算机科学家B.A. Feigenbaum首次提出知识工程的观点，知识工程是通过存储现存的知识来实现对用户的提问进行求解的系统，个中最范例和成功的知识工程的运用是基于规则的专家系统，此后，以专家系统为代表的知识库系统开始被广泛研究和运用。
1991年，美国打算机专家尼彻斯（R. Niches）等人在完成美国国防部高等研究操持局（Defense Advanced Research Projects Agency, 简称DARPA）关于知识共享的科研项目中，提出了一种构建智能系统的新思想，该智能系统由两个部分组成，一个部分是“知识本体”（ontologies），另一部分是“问题求解方法”（Problem Solving Methods，简称PSMs），知识本体是知识库的核心，涉及特定领域共有的知识构造，是静态的知识；后者（PSMs）涉及在相应领域的推理知识，是动态的知识，PSMs利用知识本体中的静态知识进行

动态推理。
自1998年万维网之父Tim Berners-Lee提出语义网，同时随着链接开放数据(Linked Open Data)的规模激增，互联网上散落了越来越多的知识元数据。
2002年，机构知识库的观点被提出，知识标识和知识组织开始被深入研究，并广泛运用到各机构单位的资料整理事情中。

3、繁荣阶段（2012年—至今）

21世纪，随着互联网的发达发展，信息量呈爆炸式增长以及搜索引擎的涌现，人们开始渴望更加快速、准确地获取所需的信息。
知识图谱强调语义检索能力,关键技能包括从互联网的网页中抽取实体、属性及关系，旨在办理自动问答、个性化推举和智能信息检索等方面的问题。
目前，知识图谱技能正逐渐改变现有的信息检索办法，如谷歌、百度等主流搜索引擎都在采取知识图谱技能供应信息检索，一方面通过推理实现观点检索（相对付现有的字符串模糊匹配办法而言）；另一方面以图形化办法向用户展示经由分类整理的构造化知识，从而使人们从人工过滤网页探求答案的模式中解脱出来