從0到1完成知識圖譜構建涉及多個步驟和過程。以下是一個基本的知識圖譜構建流程，供您參考：

1、明確目標和范圍：在開始構建知識圖譜之前，首先明確您的目標和范圍。確定您希望知識圖譜涵蓋的領域、應用場景以及預期結果。

2、數據收集和整理：根據確定的目標和范圍，收集相關的數據。這可以包括結構化數據(如數據庫中的數據)、非結構化數據(如文本、圖像)和半結構化數據(如JSON、XML文件)。對數據進行清洗、整合和格式化，以確保數據的一致性和可用性。

3、本體構建：本體是知識圖譜的核心，它定義了概念、實體及其之間的關系。您可以通過自頂向下或自底向上的方法來構建本體。自頂向下是先設計本體構建層，再將結構化知識加入知識庫中;自底向上是先從公開數據集選擇一些置信度較高的信息加入知識庫，然后構建本體模式層。

4、知識抽取：根據構建好的本體，從收集的數據中抽取實體、屬性和關系。這可以使用自然語言處理(NLP)技術，如命名實體識別(NER)、關系抽取等方法來實現。對于非結構化數據，可能需要使用文本挖掘和信息抽取技術來提取相關信息。

5、知識融合：將抽取的知識進行融合，消除冗余和矛盾，確保知識圖譜的一致性和完整性。這涉及實體鏈接、實體消歧等技術。

6、知識存儲：選擇合適的知識存儲方式，將融合后的知識存儲到知識圖譜中。常見的知識存儲方式包括RDF(資源描述框架)、圖數據庫等。

7、知識圖譜評估：對構建好的知識圖譜進行評估，包括質量評估、完整性評估和可用性評估。根據評估結果，對知識圖譜進行優化和改進。

8、應用與更新：將構建好的知識圖譜應用于實際場景中，如問答系統、推薦系統等。隨著數據的更新和應用需求的變化，定期對知識圖譜進行更新和維護。

需要注意的是，知識圖譜構建是一個迭代和持續的過程，可能需要不斷地優化和改進。同時，根據您的具體需求和目標，上述流程可能需要進行適當的調整和擴展。