知识图谱的构建流程主要包括以下几个步骤：
收集数据：收集与知识图谱相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括数据库、表格等，非结构化数据包括网页、文本、图片等。
数据清洗：对收集到的数据进行清洗和去重，消除噪声和冗余信息，确保数据质量。
实体识别：对清洗后的数据进行实体识别，将文本中的实体抽取出来，如人名、地名、机构名等。
关系抽取：通过自然语言处理技术，从文本中提取实体之间的关系，并将它们转化为图谱中的边。
知识表示：将实体和关系表示为图谱中的节点和边，以图谱的形式呈现出来。
知识融合：将来自不同数据源的知识进行融合，以丰富知识图谱的内容和结构。
知识推理：通过推理算法，对知识图谱进行推理和推断，从而生成新的知识和发现隐藏的关系。
以上是知识图谱构建的基本流程，具体实现的过程和方法因应用场景而异。在实际应用中，还需要结合具体的业务需求和技术特点，采用适当的算法和工具。