在 AI 领域，知识图谱和知识库常被提及，它们虽都与知识存储相关，但实则有明显区别。

从数据结构看，知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。节点代表各种实体，如人物、事件等，边则表示实体间的关系。这使得知识图谱能直观展现知识间的复杂关联，形成庞大的知识网络。而知识库结构较为多样，可能是基于规则、框架或语义网络等，它更侧重于对知识的有序组织和存储。

构建方式上，知识图谱构建需从大量不同来源的数据中抽取实体和关系，通过信息抽取、语义标注等技术，整合知识。例如从网页、数据库中提取信息。知识库构建则更注重知识的准确性和专业性，通常由领域专家参与，依据特定规则和方法录入知识。

应用场景中，知识图谱在智能搜索、推荐系统方面表现出色。如搜索引擎利用知识图谱，能理解用户问题，提供更精准全面的结果。知识库多用于专家系统，辅助决策和解决复杂问题，像医疗领域用于疾病诊断和治疗方案制定。

总之，知识图谱强调知识关联，知识库侧重知识的专业存储与运用，二者在 AI 发展中发挥着不同但重要的作用。