根据相关的维基百科，知识库（KB）是：

一种用于存储计算机系统使用的复杂结构化和非结构化信息的技术。该术语的最初使用与专家系统有关，这是第一个基于知识的系统。

由于 KB 有不同的表示模型，我们可以在不同的领域找到不同的术语。例如，在一些 AI 文章中，它被称为本体。

Knowledeg 图(KG) 是另一个实现 KB 的对象模型，它是由 Google 为其搜索引擎引入的（正如您所提到的）。因此，KG 是 KB 的规范。您可以在文章Knowledge Graphs中找到更多信息，例如有关 KG 的更多历史或对其的正式定义：

知识图是旨在积累和传达现实世界知识的数据图，其节点表示感兴趣的实体，其边表示这些实体之间的关系。

此外，您可以在Learning Contextual Embeddings for Knowledge Graph Completion and KG论文中找到一些关于上下文 KG (CKG) 的文章$^2$：学习使用上下文知识图嵌入推理科学考试问题。

什么是知识图谱？

附录A.3 “知识图谱”：2012 年以后的调查知识图谱（这可能是关于 KG 的最广泛的调查）指出，近年来，知识图谱已以不同的方式定义。这些定义中的每一个都提出了关于 KG 与其他相关概念（如图形数据库、知识库和本体）之间关系的问题。

KG 的一个定义是

一个图，其中节点表示实体，边表示这些实体之间的关系。通常假设有向边标记图（或类似地，一组二元关系或一组三元组）

这里的问题是：KG 和图形数据库（如 Neo4j）有什么区别？图形数据库已用于构建 KG，但这两个术语之间有什么实际区别吗？

KG 的另一个定义是

知识图谱是图结构的知识库

因此，根据此定义，KG 将是一种知识库 (KB)。

什么是知识库？

在同一个附录中，作者写道

“知识库”一词在 70 年代（可能更早）在基于规则的专家系统 [72]的背景下得到普及，后来被用于本体和其他逻辑形式的背景下[68]

他们得出结论，过去也以模糊的方式定义了 KB。

Norvig 和 Russell 在他们的 AIMA 书（第 3 版）的第 7 章（第 235 页）中，将 KB 定义为一组句子/事实，例如，用命题逻辑表达。然后，您使用推理技术从该知识库中获取新知识。编程语言PROLOG就是基于 KB 的这种定义。

KG 和 KB 有什么区别？

因此，您的问题没有一个单一的答案，因为知识图 (KG) 和知识库 (KB)在过去以多种（通常是模棱两可的）方式定义。有人说 KG 与 KB 不同，而另一些人则将 KG 一词用作 KB 的同义词或将其定义为 KB 的一种。

一种可能的答案

但是，如果我们将 KG 定义为具有表示实体（如城市和国家）的节点和表示这些实体之间关系的边（这是 KG 的常见定义）的图，我们可以将KG 视为视觉表示的 KB，定义为一组句子/事实（例如，用命题逻辑表示）。要了解为什么会这样，请考虑以下简单的 KG。

让我们将此 KG 表示为$K = \{E, R\}$， 在哪里$E = \{ \text{Santiago}, \text{Chile}, \text{Perú}\} = \{ S, C, P\}$是一组实体（具有属性）和$R = \{ \text{capital}, \text{borders}\} = \{ c, b \}$是关系的集合。在$K$, 我们有以下关系

• 圣地亚哥是智利的首都：$(S, c, C)$
• 智利与秘鲁接壤：$(C, b, P)$
• 秘鲁与智利接壤：$(P, b, C)$

可以放入一组事实中$F = \{(S, c, C), (C, b, P), (P, b, C) \}$，即与此特定 KG 关联的 KB。

在 KGs 的上下文中，我们也有一个类似于 KBs 上下文中的推理（或知识推理）的任务/问题，称为图完成，它可以分为其他子任务，如实体预测、关系预测和三重分类，使用知识图嵌入。

进一步阅读

您真的应该阅读上述调查的附录 A和后续附录，以获取有关知识图谱和知识库的历史和定义以及其他相关概念（如模式）的更多信息。您还可以阅读 AIMA 书籍第 3 版的第 7 章（第 235 页）以了解有关知识库的更多信息。