6.1 逻辑模型与物理系统
知识存储包含多个层次：逻辑模型描述实体、关系与语义；物理数据库决定如何索引、遍历和更新记录；应用接口规定用户或智能体可执行的操作。它们不必一一对应。图谱可以结合文档库、关系型元数据、图数据库和向量索引，同时提供一致的知识接口。
RDF存储组织三元组或四元组，通常提供SPARQL；标签属性图用带标签或类型、并附加属性的节点和关系表示信息。选择会影响限定条件、标识符和查询模式的表达。属性图中的关系属性便于应用开发，RDF则便于共享词汇与标准交换。二者都不自动保证更好性能、更易推理或更高质量，这些结果取决于工作负载、实现和治理。
研究证据图谱即使使用属性图，也保留显式Claim主张节点，因为主张拥有自己的来源、审核状态和生命周期，且更便于跨存储技术转换。更简单的应用若断言结构简单、少需独立元数据，可以直接使用一条边。决策应服从信息生命周期，而非一味追求最大规范化或最少节点数。
| 维度 | RDF | 标签属性图 |
|---|---|---|
| 核心结构 | 由IRI与字面量构成的三元组或四元组 | 带属性的节点与类型化关系 |
| 查询语言 | SPARQL | 依具体实现而定，Cypher是一例 |
| 语义 | 可以使用标准化蕴涵机制 | 通常由应用定义，也可增加显式规则 |
| 限定条件 | 命名图或显式断言与事件模式 | 关系属性或显式断言与事件节点 |
| 设计检验 | 保留身份 情境 来源与所需查询的意义 | 采用相同语义检验 |
混合架构将图结构、检索索引和来源文档分开，统一标识与访问政策。
原图保留中英文标签；请结合正文解释阅读。点击可查看大图。6.2 查询含义与工作负载
SPARQL支持RDF数据上的图模式匹配、过滤、聚合和可选模式等操作[9]，例如查询通过评价连接到某方法的论文，再按数据集过滤。答案依赖查询的数据集及配置的蕴涵机制。标准化提供共享语言，但应用仍需规定命名图用途、身份约定，以及是否包含推断陈述。
Cypher通过节点与有向关系表达属性图模式，MATCH选择符合模式的数据，后续子句再过滤或变换结果[46]。建议的本地实现沿Method、Evaluation、Claim到SourceSpan检索证据，路径有明确类型和长度边界，既说明连接意图，也限制扩展。跨所有关系的无限制遍历可能返回很大的邻域，却在语义上缺乏一致性。
查询设计应从选择性开始。精确方法标识或文档键，通常比扫描所有节点更适合做入口。索引可加快适合的查找，但收益取决于查询规划器和数据分布。未测代表查询就建立大量索引是常见错误。真正应考察实际工作负载上的执行计划与延迟，包括真实数据规模和并发用户。
6.3 混合存储与权威来源
文档存储保留原始与解析材料，图存储保留明确关系和身份，全文索引支持词形匹配，向量索引支持文本或其他表示的相似检索，关系或分析型存储则可保存大型数值表与实验指标。各系统提供不同访问方式。应用应明确每类信息以哪种表示为权威来源，以及如何刷新派生副本。
例如，来源仓库对论文某版本的正文具有权威性，图谱对该版本与抽取主张之间已接受的映射具有权威性，向量索引则只是派生检索工具。如果嵌入过时，应根据权威文本重新生成，而不能将旧向量当作独立事实记录。稳定标识与版本标签使这些层次能够分开管理。
混合检索可以先结合实体精确匹配、词形搜索与向量相似度，再沿图关系扩展。顺序应服从问题：包含已验证DOI的查询可从精确身份开始，模糊概念问题可先用文本相似度，再解析候选实体。保留检索路径，有助于评价错误究竟来自初始检索、实体链接、图扩展还是答案生成。
6.4 事务 一致性与并发
事务按照数据库支持的保障，将相关修改组织为共同成功或失败的一组操作。导入可在同一事务中创建Evaluation、连接论元并附加来源；若仅部分成功，图谱可能留下能通过简单查询的孤立记录。因此，验证应检查结构完整性，事务则保护建立完整性的过程。
并发写入带来额外困难。两个抽取进程可能同时创建同一规范实体；稳定键上的唯一性约束能防止重复，但应用必须正确处理冲突，并在适当情况下重试。生成的标题不是可靠键，进程也不能为避免冲突而随意合并记录。身份政策与并发政策应一致地规定哪些记录允许归并。
分布式表示可能在不同时间更新：图事务完成时，搜索索引还未刷新。应用应规定是否容许暂时不一致，以及用户如何识别。高保障任务可以用带版本的检索请求，要求来源与索引版本匹配；一般探索界面则可能接受短暂延迟。关键是明确一致性要求，而非假定所有组件同时变化。
6.5 规模与分区
图负载对拓扑敏感。少量高度节点可能支配遍历成本，而大型图若查询选择性强、范围有界，仍可能易于处理。按部门或地理分区可缩小存储与访问范围，但跨分区关系可能变得昂贵；复制改善读取可用性，却增加一致更新的维护成本。这些权衡应依据实际关系模式测试，而非只看节点总数。
分析计算通常使用操作图的某个投影。引用分析只取Paper与CITES，合作分析则可能派生无向共同作者图。每次投影都会改变边的含义，并可能丢弃限定条件，因此应随结果保存投影定义、来源快照和权重规则。否则，同名中心性分数可能因来自不同图而被误作可比。
大型文本、图像和二进制文件通常应保存在合适的对象或文档存储中，由图谱引用，而不是复制到每个关联节点。这样，遍历聚焦于结构，同时保留证据访问，也简化留存和版本管理。图谱应保存足够的定位与核验元数据；需要精确复现时，还应包含内容哈希。
6.6 安全 备份与可迁移性
访问控制必须同时覆盖记录与派生视图。无权访问保密实验的用户，不应通过无限制邻域摘要获知其结果。只在最终答案过滤已经太晚，因为受限信息可能已影响检索或生成。建议架构在候选检索、遍历和证据组装时检查权限，并记录请求适用的政策版本。
备份质量通过恢复来证明。有效恢复演练应恢复图谱、来源引用、模式与索引，达到能够回答代表性问题的程度。仅导出三元组或节点，可能遗漏应用需要的身份规则、过程或嵌入。因此，可迁移性包含数据及其解释。交换包应说明标识、关系含义、数据类型、溯源字段和版本假设。
成功的存储架构应在满足操作要求时保留意义。快速遍历有用，但证据图谱还需要正确身份、一致快照、可恢复更新和可理解的访问规则。这些性质使存储知识足够可靠，能够支持后续章节讨论的计算与智能体。