知识图谱（KnowledgeGraph）和知识库（KnowledgeBase）都是用于存储、管理和查询结构化知识的工具，但它们各自有不同的特点和应用场景，因此无法简单地说哪个“更好用”。下面是对两者的简要比较：

定义与结构：知识图谱：是一种用图模型来表示实体（如人、地点、事物等）及其之间关系的技术。它通常以节点和边的形式展现，节点代表实体，边代表实体之间的关系。知识库：是一个集中存储结构化知识的数据库，通常包含事实、定义、规则等。它可以用关系型数据库、图数据库或其他数据结构来实现。

优点：知识图谱：直观性：图模型能够直观地展示实体和关系。推理能力：基于图的结构，可以实现复杂的推理查询。灵活性：支持动态添加和修改实体及关系。知识库：结构化存储：数据以结构化形式存储，便于查询和分析。准确性：通过验证和质量控制流程确保数据的准确性。可维护性：数据结构相对稳定，易于维护和更新。

应用场景：知识图谱：搜索引擎：如Google的Knowledge Graph，用于增强搜索结果的相关性。问答系统：基于知识图谱进行问题理解和答案生成。推荐系统：通过分析用户与知识图谱中实体的关系来推荐相关内容。知识库：企业应用：如客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等系统，用于存储和管理企业数据。垂直领域应用：如医疗、金融、法律等领域的专业知识库，为专业人员提供准确的信息支持。

选择依据：需求：根据具体应用场景和需求来选择使用知识图谱还是知识库。如果需要进行复杂的推理查询或展示实体之间的关系，知识图谱可能更适合；如果需要结构化存储和查询数据，知识库可能更合适。数据规模：对于大规模数据集，知识图谱可能需要更多的计算资源来处理和维护；而知识库则可以根据需要选择不同的存储方案。技术栈：根据现有技术栈和团队能力来选择使用哪种技术。如果团队熟悉图数据库和图形处理算法，那么使用知识图谱可能更容易上手；如果团队熟悉关系型数据库和SQL查询，那么使用知识库可能更合适。

总之，知识图谱和知识库各有优劣，选择哪种技术取决于具体的应用场景、需求和技术栈。在实际应用中，可以根据实际情况进行选择和调整。