一、開源工具

RDFLib：RDFLib是一個用于處理RDF的純Python庫。它被開發人員廣泛用于中小型項目或數據科學領域。RDFLib允許您創建圖表、解析RDF文件（Turtle、XML等）以及執行SPARQL查詢（它有一個基于Python的SPARQL1.1引擎）。它還在一定范圍內支持OWLRL推理。RDFLib的優勢在于其簡單易用——在Python腳本或Jupyter筆記本中，即可加載三元組并快速進行查詢。它非常適合原型設計或將知識圖譜(KG)功能嵌入到應用程序中。例如，獲取一些數據、添加一些本體語義并進行查詢——所有這些都在內存中完成。然而，它并不適用于處理大型圖表，在RDFLib中處理數百萬個三元組是可行的，但與專門的存儲相比，速度和內存效率都不是很高。它也是單線程的，本身不是一個服務器，盡管可以圍繞它構建一個WebAPI。RDFLib在語義網開發者社區中的采用率很高，尤其是在數據ETL、查詢小型知識庫或本體單元測試等任務中。缺點：性能和可擴展性有限，而且由于它是Python語言，長時間運行的進程可能會受到GIL的限制。但就易用性而言，它非常出色。社區采用率：在處理RDF的Python用戶中非常高；它實際上是該領域的首選庫。

GraphDB(Ontotext)：GraphDB是由Ontotext（以前也稱為OWLIM）開發的RDF三元組存儲。它是一款商業產品，但Ontotext為小型數據集提供了免費版本（之前有一個開源“GraphDBLite”版本）。我們將其包含在這里，因為它通常被視為一個平臺，但請注意，它是商業的，具有完整功能。GraphDB以強大的OWL推理支持和復雜查詢的高性能而聞名。它具有類似lucene的全文搜索集成，可以無縫處理RDF和SPARQL1.1堆棧，并帶有一個用于探索數據的漂亮工作臺UI。在可擴展性方面，GraphDB可以在集群設置上處理數十億個三元組，并且針對加載和查詢大型語義數據集進行了優化。例如，英國議會的數據平臺使用GraphDB來提供立法知識，大型出版商將其用于內容元數據。其優勢在于成熟度：Ontotext十多年來一直在不斷改進，因此它穩定且經過優化。GraphDB的企業級功能包括高可用性集群、LDAP安全性以及用于相似性搜索等功能的插件。其關鍵用例是任何需要深度推理或本體一致性的場景——例如，歐洲機構使用它來將數據與豐富的本體（EuroVoc等）集成。其劣勢在于，由于它僅支持RDF，因此某些圖算法或原生圖遍歷可能不太直觀（與屬性圖數據庫相比）。此外，由于是商業版本，其免費版本存在一些限制（例如數據大小上限或不支持集群）。然而，它在語義網社區和需要可靠RDF存儲的企業中得到了廣泛的采用。（優勢：高性能推理器；劣勢：完整版許可證、新手學習RDF的難度較高。）

Virtuoso：OpenLinkVirtuoso是一種混合數據庫，可充當RDF存儲、關系存儲等。Virtuoso的開源版本已被廣泛使用，DBpedia的SPARQL端點就基于Virtuoso。Virtuoso支持SPARQL（包括一些擴展），也可以執行常規SQL。它的獨特之處在于可以在一個系統中同時托管關系數據和圖形數據。Virtuoso的優勢在于其對某些工作負載的SPARQL查詢速度極快，并且能夠支持大量并發用戶，這對于像DBpedia這樣的公共端點至關重要。它內置了對某些推理（主要是RDFS+）的支持。Virtuoso還經常因其開箱即用的分面瀏覽器界面而用于數據探索。在可擴展性方面，Virtuoso可以利用大內存和多核的多線程引擎垂直擴展，并且在最新版本中可以水平擴展（市面上有“集群”版本）。Virtuoso功能強大，但管理起來可能比較復雜。一些開發人員發現它的錯誤消息或行為有些晦澀難懂。此外，某些SPARQL1.1功能在舊版本中存在滯后或異常。盡管如此，它仍然是一個久經考驗且歷史悠久的系統。其優勢：高性能、多功能性（既可以用作三元組存儲，也可以用作標準SQL數據庫，甚至可以用作Web服務的中間件）。劣勢：架構略顯過時（它是一個自定義的C/C++系統，必須使用配置文件進行調優），并且社區版本與商業版本相比可能未啟用所有優化功能。盡管如此，作為一個開放工具，它在托管開放數據方面很受歡迎——例如，許多關聯開放數據(LinkedOpenData)數據集可以通過公共Virtuoso端點訪問。（社區采用率：在開放數據/LOD云領域意義重大。）

JanusGraph：一個開源分布式圖數據庫，最初源于Thinkaurelius開源的TitanDB，現由Linux基金會以及IBM、Amazon等其他機構維護。JanusGraph使用可擴展的后端（例如ApacheCassandra、ScyllaDB或HBase）來存儲圖，并支持TinkerPopGremlin堆棧。它是一種屬性圖模型（而非RDF），非常適合需要水平擴展的大規模圖。優勢：它可以通過向Cassandra集群添加更多節點等方式進行擴展，這對于處理海量圖（例如物聯網網絡、社交網絡）非常有用。它還支持實時查詢和分析查詢（例如與Spark集成）。JanusGraph的模式是可選的，可以為約束和索引定義頂點/邊的模式，但它非常靈活。它對于非常大的圖性能良好，但由于是分布式系統，跨分區遍歷的延遲可能比Neo4j等單節點系統更高。它的缺點是需要維護一個復雜的技術棧（Cassandra+Janus+可能需要Elasticsearch用于全文索引等）。它不像Neo4j那樣即插即用，但對于經驗豐富的大數據工程師來說，它是一個強大的解決方案。應用場景：需要大規模圖譜的本地或開源公司。例如，需要繪制拓撲結構的網絡公司正在使用，或者在JanusGraph后端構建了萬億邊知識圖譜的中國搜索引擎。

TigerGraph（開發者版/開放）：TigerGraph雖然是商業版本，但也提供免費的開發者版和云試用，并一直在向開發者社區推廣。它是一個高性能并行圖數據庫（屬性圖），以快速深度鏈接分析而聞名。TigerGraph采用編譯查詢方法：其GSQL查詢會被編譯為C++執行，從而在多跳查詢中表現出色。它還支持分布式橫向擴展。其主要優勢在于能夠快速處理超大型圖——它的數據加載速度比競爭對手快幾個數量級，并且由于其并行引擎，可以高效地運行多跳查詢（例如3跳以上）。TigerGraph廣泛應用于欺詐檢測、客戶360和供應鏈——任何需要在大型網絡上進行多跳推理的用例（例如，在銀行網絡中查找距離最遠為4的欺詐環）。其算法庫和對用戶定義函數的支持允許實現自定義遍歷和分析。缺點：TigerGraph的GSQL需要學習另一種語言（雖然它類似于SQL，但仍需要一些學習）。該平臺雖然提供免費的本地實例，但主要用于商業生產，其生態系統比Neo4j的規模更小。企業（尤其是那些已達到Neo4j極限并需要進一步擴展的企業）的社區采用率正在不斷增長，但在開源愛好者中，它有時會受到謹慎對待，因為它并非完全開源（核心引擎是專有的）。TigerGraph現在也提供云服務，以方便使用。（優勢：原始性能和可擴展性；劣勢：專有核心、社區規模小于Neo4j、分布式系統復雜）。

PoolParty：PoolParty由語義網公司開發，是一款開源/免費且使用受限的分類法和本體管理工具，常用于構建受控詞匯表和簡單的知識圖譜。它更像是基于三元組存儲的圖形用戶界面和工作流。Protégé我們之前提到過的是開源的，也是本體編輯的關鍵。此外，還有TopBraidComposer（用于編輯本體的商業版本）和TopBraidEDG（企業數據治理，商業版本）。Gephi（開源）是一款圖形可視化和分析工具（適合以可視化方式探索知識圖譜，但并非服務器或數據庫）。

二、商業工具

Ontotext(GraphDB)：Ontotext公司提供GraphDB（如上所述）及相關產品。他們將自己定位為提供企業知識圖譜解決方案，通常專注于內容管理（媒體、出版）和數據集成。GraphDB的優勢在于其推理和文本挖掘集成。Ontotext還在其圖技術的基礎上構建了面向生命科學的產品，例如TargetDiscovery。該公司在標準合規性和性能方面投入了大量資金（其GraphDB8.7增加了使用向量進行概念標記等功能）。劣勢：許可證成本以及對RDF專業知識的需求，盡管他們提供培訓。Ontotext在歐洲語義技術社區中占有重要地位，GraphDB與Stardog一起被認為是領先的RDF存儲庫，尤其對于那些需要推理功能的用戶而言。

TigerGraph：（商業版）——如上所述，TigerGraph是商業產品，但由于其獨特的功能，經常被單獨提及。當組織需要一個真正大規模、具有支持和企業級功能的生產級圖分析平臺時，TigerGraph是理想之選。它提供安全功能、高可用性集群，并與機器學習集成（支持嵌入生成，并擁有類似于Neo4j的圖數據科學庫）。許多金融機構選擇TigerGraph進行反欺詐，因為它在交易網絡中的遍歷速度很快。TigerGraph的市場營銷經常宣稱它是“最快且唯一可擴展的企業級圖數據庫”——這有點夸張，但它體現了他們對性能的關注。優勢：與之前一樣，性能和處理復雜分析的能力（例如計算最短路徑或在非常大的圖上進行中心性計算）。劣勢：供應商鎖定（專有查詢語言和數據庫，但可以導出數據），以及內置可視化工具較少（您可能需要第三方工具或自定義開發來可視化結果；而Neo4j擁有Bloom等）。但TigerGraph正在建設自己的社區——他們有一個活躍的開發者論壇并舉辦圖表競賽來鼓勵使用。

Metaphactory（由metaphacts開發）：metaphactory是一個有趣的商業平臺——它本質上是知識圖譜數據庫的頂層，提供端到端工具來構建知識圖譜驅動的應用程序。它與存儲無關，但通常與GraphDB、Blazegraph或Neptune等RDF存儲一起使用。Metaphactory提供的功能包括用于搜索、表單和知識圖譜可視化的直觀UI組件，一個可讓您在知識圖譜上快速創建儀表板或門戶的應用程序構建器，以及對語義知識建模的支持（它利用本體來驅動UI生成）。它還集成了AI功能——最近添加了使用大型語言模型與知識圖譜交互的功能。metaphacts（該公司）強調知識民主化，這意味著他們的目標是讓非技術用戶通過友好的界面與知識圖譜交互[48]。例如，一家使用metaphactory的制藥公司可以讓研究人員通過直觀的過濾器和上下文突出顯示來瀏覽藥物發現知識圖譜，而無需編寫SPARQL。優勢：加速知識圖譜應用程序的開發，提供開箱即用的組件（地圖、時間線、圖形可視化等），并遵守開放標準（所有數據都保留在您的三元組存儲庫中，元工廠只需查詢它并呈現結果）。它已經部署在工程（西門子）、汽車、生命科學、文化遺產（鏈接數據的博物館）等行業。劣勢：它是商業性的（每個服務器的許可證等），你在某種程度上受制于他們的做事方式（盡管你隨時可以在需要時編寫自定義SPARQL或代碼）。然而，它大大縮短了構建知識圖譜UI的時間，這通常是知識圖譜項目中的一個巨大差距。該平臺對開發人員友好（具有SPARQL編輯器等），但也旨在為最終用戶提供服務。（采用情況：尤其在歐洲知名，擁有忠實的客戶群；在一般開發世界中并不廣為人知，但在語義網領域備受推崇）。

其他商業平臺：Stardog–GraphDB的競爭對手，我們已經在工具中討論過，但需要詳細說明的是：它以其知識圖譜工作室界面和虛擬圖形功能而聞名（可以通過映射查詢其他數據源，就像KG的一部分一樣）。在數據虛擬化和企業控制方面很強大。Neo4jEnterprise–Neo4j的付費版本增加了諸如聚類（用于HA的因果聚類）、高級安全性（基于角色的訪問）以及圖形數據科學和Bloom可視化（商業附加組件）等功能。Neo4j可以說是全球采用最多的圖形數據庫，擁有龐大的社區，但作為屬性圖，它不進行OWL推理（盡管它的neosemantics插件可以導入RDF并進行基本推理）。Anzo(CambridgeSemantics)–使用圖形的企業數據集成平臺。AmazonNeptune它本身是作為AWS的一部分進行商業化的，但我們在超大規模器下介紹過它。Diffbot–商業KG-as-a-service（他們爬取網絡以獲取大量知識圖譜并提供API來查詢它；不完全是您運行的工具，而是一種資源）。IBM’stools–例如用于構建自定義注釋器（從文本中提取KG三元組）的WatsonKnowledgeStudio，以及知識加速器解決方案（行業特定的本體+內容包）。

三、優勢與劣勢回顧

RDFLib、Neo4jCommunity、JanusGraph、Protégé等開源工具使任何人都可以無需許可費用即可開始構建知識圖譜，從而促進了實驗和社區貢獻。它們的缺點可能是擴展限制（對于單機環境）或需要大量設置（對于分布式環境）。但它們的一大優勢是透明性和可擴展性——例如，人們可以擴展RDFLib或為JanusGraph做出貢獻。

商業工具提供強大的支持、精美的用戶界面和企業集成（安全性、合規性）。它們通常具有更好的性能優化和額外功能（例如Stardog/GraphDB中的推理功能，或Metaphactory中的應用程序構建功能）。然而，它們也帶來了供應商鎖定和成本問題。此外，一些商業宣傳需要仔細審查——例如，某家供應商可能聲稱自己是“唯一的實時可擴展圖”，這可能只是夸大其詞；選擇合適的產品需要進行真正的基準測試和試驗。

四、社區與用例

Neo4j（開源核心）擁有可以說是最大的社區——眾多開發者、聚會、在線課程等等。RDFLib和Protégé是學術界和語義網領域的主流工具。GraphDB和Stardog等工具在特定領域（政府、出版、生命科學）的企業級應用非常廣泛。TigerGraph雖然成立較晚，但憑借其專業功能，正在金融服務和電信領域取得進展。Metaphactory獨樹一幟，深受發現它的項目的喜愛，因為它節省了大量的開發工作；它的社區規模較小，但用戶往往熱情高漲，因為它解決了知識圖譜前端開發的痛點。

用例：每個工具通常與某些用例相一致：

RDFLib用于快速腳本或原型研究想法（例如通過在Python中快速查詢數據來試驗新的KG嵌入方法）。

Neo4j適用于推薦引擎、知識驅動的應用程序等應用程序，這些應用程序注重開發人員的生產力和可視化（例如，一家初創公司構建音樂藝術家知識圖譜來支持推薦，可能會選擇Neo4j來提高開發速度和插件生態系統）。

GraphDB/Stardog用于企業知識集成-例如，一家銀行創建了所有客戶數據和關系的知識圖譜來檢測風險和法規遵從性，他們可能更喜歡用它們進行推理（應用復雜的策略）和對各種來源進行SPARQL聯合查詢。

TigerGraph用于大規模圖形分析——例如，大規模銀行欺詐檢測（如上所述，Intuit使用TigerGraph識別財務數據中的復雜欺詐團伙，其他案例研究展示了JLR的供應鏈優化）。

Metaphactory適用于具有復雜領域知識但IT資源有限的場景，用于構建自定義應用程序-例如，文化遺產機構使用它來鏈接和探索跨博物館的藝術品數據，或制藥公司使研究人員能夠通過模板而不是編寫SPARQL來查詢藥物發現KG。

總而言之，沒有放之四海而皆準的工具，但好消息是存在一個豐富的工具箱，有免費的，也有付費的。開源確保即使是個人或小型組織也可以利用知識圖譜（像RDFLib或Neo4jCommunity這樣的工具足以開始甚至運行中等的解決方案）。商業產品確保在需要關鍵任務、生產級功能時，有支持的產品可供選擇。知識圖譜社區受益于兩者：開放式創新和穩定的投資。我們看到這些工具的社區持續增長，表明采用率很高——例如，GraphDB和Neo4j出現在Gartner魔力象限中，TigerGraph籌集了大量資金并不斷擴展，甚至出現了新的參與者（如開源時間圖存儲TerminusDB或Blazegraph的衍生產品），顯示了生態系統的活力。