​​知识图谱通过结构化语义关联与推理能力显著提升智能问答系统的精准度、知识覆盖范围与个性化体验，其核心作用体现在知识整合、语义理解和推理扩展三方面。​​

1. ​​知识整合与关联增强​​：知识图谱能将分散的实体、关系及属性系统化存储，形成结构化知识网络。通过实体识别与消歧技术，系统可精准定位用户问题中的关键对象（如“苹果”是水果还是公司），并利用关系抽取与推理挖掘潜在联系（如“苹果公司生产iPhone”），支持跨领域、多维度的问题解答。例如，用户查询“特斯拉的创始人是否投资过SpaceX”时，图谱能快速关联人物、公司与事件，提供准确答案。

2. ​​语义理解与意图解析​​：知识图谱通过语义匹配与扩展功能，提升系统对复杂表述的容错能力。它不仅能解析字面含义（如地名、术语），还能结合上下文动态生成答案。例如，当用户问“北京有名的烤鸭店”，系统可结合地理位置与口碑数据，推荐符合语境的餐厅。通过知识推理（如从“烤鸭”关联到“北京老字号”），补全用户未明确表达的需求。

3. ​​推理与个性化服务​​：知识图谱的推理能力支持动态生成新知识，例如根据已知关系推断“张三的朋友是李四”的潜在联系。这使问答系统能处理隐含问题（如“适合初学者的AI课程”）或预测用户兴趣（基于历史行为推荐内容）。结合个性化推荐算法，系统可针对不同用户调整答案形式（如技术用户侧重细节，普通用户侧重简化解释）。

知识图谱的应用显著扩展了问答系统的能力边界，使其从简单问答升级为具备逻辑推理、动态学习与个性化适应的智能服务工具。未来随着多模态知识融合与图神经网络的发展，其技术效能将进一步突破。