图数据库是一种旨在存储和管理图结构数据的技术，该结构由节点（代表实体）和边（代表它们之间的关系）组成。它针对高效查询互连数据进行了优化，使用遍历操作来导航关系。示例包括 Neo4j、Amazon Neptune 和 JanusGraph。相比之下，知识图谱是图结构的一种特定应用，它将现实世界信息组织成实体及其语义关系的网络，通常会丰富语境细节。例如，谷歌的知识图谱通过连接人物、地点和概念来支持搜索结果。虽然图数据库提供了基础设施，但知识图谱代表了构建在这种基础设施之上的数据模型和内容。
主要区别在于它们的用途和范围。图数据库是一种通用存储系统，可以处理任何领域的连接数据，并提供工具和查询语言（例如，Cypher、Gremlin）来创建、更新和遍历图。它非常适合需要频繁基于关系进行查询的场景，如社交网络或欺诈检测。然而，知识图谱是一个经过整理的数据集，专注于捕获具有语境意义的领域特定知识。它通常包含本体（实体类型和关系的正式定义），并可能集成来自多个来源的数据。例如，医疗知识图谱可以连接疾病、症状和治疗，从而支持诊断辅助等应用。虽然知识图谱通常使用图数据库进行存储，但它们也可以通过其他技术实现，例如 RDF 三元组存储。
实际例子突显了它们的区别。开发者可以使用 Neo4j（一种图数据库）为电商平台构建推荐引擎，利用其快速遍历用户-商品交互的能力。同一开发者稍后可以将这部分数据构建成知识图谱，以规范商品类别、供应商关系和用户偏好，从而实现语义搜索功能。另一个例子是 Wikidata，这是一个公开可用的知识图谱，存储了数百万实体的结构化数据，可以使用 SPARQL（一种 RDF 查询语言）而不是传统的图数据库查询工具进行查询。本质上，图数据库是管理连接数据的“引擎”，而知识图谱是使用该引擎构建的“地图”，用于建模特定领域。