人工智能知识图谱技术框架是一个复杂的系统，它包括多个组件和层次结构。以下是一个简单的概述：
1. 数据层：这是知识图谱的基础，包含了所有的实体（如人、地点、组织等）和关系。这些数据通常来自于各种来源，如文本、图像、音频等。数据层需要处理数据的质量、一致性和完整性。
2. 存储层：这是知识图谱的持久化存储，可以是数据库、文件系统或其他类型的存储系统。存储层需要能够高效地存储和管理大量的数据。
3. 计算层：这是知识图谱的核心部分，包括推理引擎、查询接口、自然语言处理等功能。计算层需要处理复杂的查询和推理任务，以提供有用的信息和服务。
4. 应用层：这是知识图谱的最终用户界面，可以用于搜索、推荐、预测等。应用层需要提供直观、易用的用户界面，以便用户能够轻松地使用知识图谱。
5. 管理层：这是知识图谱的维护和管理部分，包括数据的更新、删除、扩展等操作。管理层需要确保知识图谱的质量和可用性。
6. 训练层：这是知识图谱的训练部分，包括模型的训练、优化和评估。训练层需要使用大量的数据来训练模型，以提高知识图谱的准确性和性能。
7. 验证层：这是知识图谱的验证部分，包括模型的验证、测试和调优。验证层需要确保模型的性能满足预期，并对其进行调优以提高性能。
8. 部署层：这是知识图谱的部署部分，包括模型的部署、运行和监控。部署层需要确保知识图谱在生产环境中稳定运行，并提供实时的服务。
9. 安全层：这是知识图谱的安全部分，包括数据的安全、访问的控制和审计。安全层需要保护知识图谱免受攻击和滥用，并确保数据的安全性和隐私性。
10. 扩展层：这是知识图谱的扩展部分，包括新功能的添加、新数据的集成和新技术的应用。扩展层需要不断更新和改进知识图谱，以满足不断变化的需求和挑战。
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