KST能力，即知识图谱技能，主要包括以下几个方面：
知识抽取：这是知识图谱构建的基础环节，涉及从大量文本中抽取出实体、关系以及属性等信息。KST能力要求能够准确识别和提取出文本中的关键信息，为后续的知识融合和推理打下坚实基础。
知识融合：在抽取出的实体、关系和属性基础上，KST能力需要将这些信息进行整合，形成一个完整、一致的知识框架。这包括处理实体之间的歧义、关系的一致性以及属性的准确性等问题。
知识推理：基于已构建的知识图谱，KST能力能够进行逻辑推理，包括基于规则推理、基于实例推理以及基于概率推理等。这有助于发现隐藏在数据中的关联和规律，为决策提供有力支持。
知识应用：KST能力还涉及将知识图谱应用于实际场景中，如智能问答、推荐系统、知识图谱搜索等。在这些应用中，KST能力能够帮助系统理解用户的意图，提供准确的答案或推荐内容。
***从更广泛的角度来看，KST能力还可以包括以下几个方面：
跨模态知识融合：这是指将不同模态（如文本、图像、音频等）的信息进行整合，构建统一的知识图谱。这要求KST能力具备跨模态的理解和推理能力。
动态知识更新：随着时间的推移，知识图谱需要不断更新以反映最新的信息和变化。KST能力需要支持知识的动态更新和维护，确保知识图谱的时效性和准确性。
知识安全与隐私保护：在构建和使用知识图谱的过程中，需要关注知识和隐私的安全性问题。KST能力需要具备相应的安全防护措施，确保知识图谱不被恶意攻击或滥用。
知识可视化：将知识图谱以图形化的方式呈现出来，有助于更直观地理解和探索知识。KST能力可以支持知识可视化工具的开发与应用，提升用户体验和知识传播效率。
***KST能力是一个综合性的能力集合，涉及多个领域和方面。随着人工智能技术的不断发展，KST能力也将不断完善和提升，为更多应用场景提供有力支持。
