知识图谱技术架构的三个关键环节是：数据收集、数据存储和数据推理。
首先，数据收集是知识图谱构建的基础。它涉及到从各种来源（如文本、图像、视频等）中获取知识的过程。这些来源可能包括书籍、文章、新闻报道、社交媒体、专业数据库等。数据收集的目标是确保知识图谱包含尽可能多的信息，以便更好地理解现实世界。
其次，数据存储是知识图谱的核心组成部分。它涉及到将收集到的数据组织成结构化的形式，以便进行有效的查询和分析。数据存储通常使用数据库管理系统（DBMS）来实现，例如关系型数据库或非关系型数据库。此外，为了提高查询效率，还可以使用图数据库来存储知识图谱。
最后，数据推理是知识图谱的关键功能之一。它涉及到根据已有的知识推理出新的信息或解答问题。数据推理通常使用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法来实现。通过训练模型，可以使其能够根据输入的查询自动生成答案或解释。
总之，知识图谱技术架构的三个关键环节是数据收集、数据存储和数据推理。这三个环节相互依赖，共同构成了一个完整的知识图谱系统。
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