本文系统解析知识库的表示方法，涵盖符号化表示（逻辑、规则、本体与RDF/OWL）、图表示（语义网络与知识图谱）、向量表示（词/句/文档嵌入）以及文档型与混合表示，并给出场景映射与选型维度。文章强调通过文档与模板完成知识沉淀，以向量实现语义检索与RAG，以图表达实体关系与约束，以规则与本体确保合规与可解释，最终形成分层协同的混合架构；同时提供工具与治理实践建议，包含以PingCode、Confluence和亿方云支持协作与文件管理，结合图与向量技术构建开放技术栈，并基于指标化运营与阶段式演进持续提升知识服务质量。最后指出未来趋势将围绕图-向量-规则融合、数据与模型双治理、检索增强的领域智能。