知识图谱系统在人工智能领域有多种应用方式，以下是其中的一些应用方式：

1、语义匹配和问答系统：知识图谱可以提供语义知识，支持智能问答系统的开发。通过与自然语言处理算法或模型的结合，知识图谱能够解析用户的问题，从知识图谱中检索相关实体和关系，提供准确的答案和建议。

2、实体链接和语义理解：知识图谱能够将自然语言文本中的实体链接到相应的知识图谱实体，帮助机器理解文本的语义。例如，在智能客服中，用户的问题可以被转化为知识图谱查询，以快速找到解决方案。

3、推荐系统：知识图谱可以作为辅助信息集成到推荐系统中，提供更加精准的推荐选项。例如，在电子商务中，知识图谱可以用于构建商品的知识图谱，帮助推荐系统更准确地匹配用户的购买意愿和商品候选集。

4、信息检索和搜索：知识图谱可以改进传统的信息检索和搜索技术。例如，通过实体扩展和关系匹配，知识图谱可以帮助搜索引擎更精准地聚合和匹配实体信息，提高搜索的准确性和效率。

5、智能决策和风险管理：在金融风控等领域，知识图谱可以用于分析实体之间的关系，提供风险触发后的补救措施。例如，利用实体之间的关系分析金融活动的风险。

6、司法辅助和法律咨询：在司法领域，知识图谱可以用于法律条文的查询和解释，辅助案件的判决等。例如，法律条文的结构化表示和查询可用于法律咨询和决策支持。

7、教育和医疗：在教育和医疗领域，知识图谱可以提供可视化的知识表示，用于药物分析、疾病诊断等。例如，医学知识图谱可以用于疾病的辅助诊断和治疗方案的制定。

8、社交类业务：社交类业务具备高度连接的特点，比如好友关系等。知识图谱可以帮助理解这些连接关系，提供更加智能的服务。

总的来说，知识图谱系统在人工智能领域中的应用是多样化的，它通过提供语义知识和关系信息，增强人工智能系统的理解和决策能力。