人工智能对谓词的定义采用“本体锚定 + 数据驱动解析 + 规则与约束收敛”的闭环路径：先以领域本体明确谓词的含义、参数类型与约束，再通过语义角色标注、AMR、OpenIE 等方法把自然语言映射为谓词-论元结构，随后借助规则引擎与知识图谱进行一致性校验与推理落地。神经-符号融合把深度模型的覆盖与符号系统的可解释性结合，是企业场景提升可控性与合规的关键；选型时以 SRL/AMR 为主干、OpenIE 扩展长尾、规则约束保证质量，并以精度、覆盖、成本、可解释性与治理指标进行评估与监控，面向未来进一步拥抱结构化生成、多模态一致性与自动本体学习。

本文系统阐释人工智能如何“表示”知识、数据与语境，提出符号、统计与神经三大范式的混合是企业最佳实践。通过逻辑与本体确保可解释与合规，用概率图模型刻画不确定性与风险，以嵌入向量与张量承载大模型语义空间，并以知识图谱和图结构实现关系约束与审计。工程落地采用RAG的混合检索架构，向量数据库与图数据库协同，结合策略引擎与外部记忆实现可控生成。未来趋势指向神经‑符号融合、因果增强与多模态统一语义空间，同时在边缘智能与合规治理方面强化表示层的可追溯与可对齐能力。

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。