从0到1完成知识图谱构建涉及多个步骤和过程。以下是一个基本的知识图谱构建流程，供您参考：

1、明确目标和范围：在开始构建知识图谱之前，首先明确您的目标和范围。确定您希望知识图谱涵盖的领域、应用场景以及预期结果。

2、数据收集和整理：根据确定的目标和范围，收集相关的数据。这可以包括结构化数据(如数据库中的数据)、非结构化数据(如文本、图像)和半结构化数据(如JSON、XML文件)。对数据进行清洗、整合和格式化，以确保数据的一致性和可用性。

3、本体构建：本体是知识图谱的核心，它定义了概念、实体及其之间的关系。您可以通过自顶向下或自底向上的方法来构建本体。自顶向下是先设计本体构建层，再将结构化知识加入知识库中;自底向上是先从公开数据集选择一些置信度较高的信息加入知识库，然后构建本体模式层。

4、知识抽取：根据构建好的本体，从收集的数据中抽取实体、属性和关系。这可以使用自然语言处理(NLP)技术，如命名实体识别(NER)、关系抽取等方法来实现。对于非结构化数据，可能需要使用文本挖掘和信息抽取技术来提取相关信息。

5、知识融合：将抽取的知识进行融合，消除冗余和矛盾，确保知识图谱的一致性和完整性。这涉及实体链接、实体消歧等技术。

6、知识存储：选择合适的知识存储方式，将融合后的知识存储到知识图谱中。常见的知识存储方式包括RDF(资源描述框架)、图数据库等。

7、知识图谱评估：对构建好的知识图谱进行评估，包括质量评估、完整性评估和可用性评估。根据评估结果，对知识图谱进行优化和改进。

8、应用与更新：将构建好的知识图谱应用于实际场景中，如问答系统、推荐系统等。随着数据的更新和应用需求的变化，定期对知识图谱进行更新和维护。

需要注意的是，知识图谱构建是一个迭代和持续的过程，可能需要不断地优化和改进。同时，根据您的具体需求和目标，上述流程可能需要进行适当的调整和扩展。