Karussell已经提供了维基百科的定义：
“在一个领域内，通过一组概念和这些概念之间的关系的形式化表示来表达知识。”
为了实现这样的表示，已经开发了多种语言。目前获得最多关注的可能是Web Ontology Language (OWL)。
在传统的关系型数据库中，可以使用表格存储概念，但系统不包含有关这些概念意义以及它们如何相互关联的任何信息。本体论提供了存储此类信息的手段，这允许更丰富的信息存储方式。这也意味着可以构建相当先进和智能的查询。特定于此目的开发了查询语言，例如SPARQL。
我的硕士论文中使用了OWL本体论，但这是作为相当学术的研究的一部分。我不知道这些技术是否当前在实践中被广泛使用，但我相信潜力是存在的。
'意义'和在本体论上进行推理的例子：假设您在本体论中定义了一个类Pizza和一个类Vegetarian Pizza，这是一个不包含属于类Meat的Ingredients的Pizza。如果您现在创建了某个实例的Pizza，它碰巧没有任何肉类成分，则系统可以自动推断您的披萨也是Vegetarian Pizza，即使您没有明确指定。
本体论是描述某一领域中类型、可能存在的实例以及它们之间可能存在的关系和限制的模式（模型）。
一个类比是UML类图，但本体论具有正式的语义，因此可以被机器解释，而不仅仅是人类消费的图表。
示例：
类别：项目，人，项目经理。 项目经理是人的子类（显然）。 人和项目是不相交的。
关系：工作于，管理。 管理是“工作于”的子属性。
限制：人们在项目上工作，而不是反过来。 只有项目经理才能管理项目。
这个简单的示例可以进行机器推断，例如如果X管理Y，则我们可以推断Y是一个项目，而X是一个项目经理，因此是一个人。
从生物科学出发，本体论是一个代表一个非常简单的概念的词语，但是用其他不太常用的词语定义。
一组概念及其关系的形式化知识表示
因此，在计算机科学术语中，它是一个图形，其中节点对应于同一主题的所有事物，带有与主题相关的数据注释，并与其他节点连接以关系注释边缘。
由于它是一种无法很好地适应关系数据库的模型，如果您打算存储本体论，您可能需要使用图形数据库或流行的关系数据库图形存储技术之一。
Ontologizes没有在所有方面取代关系型数据库的主要原因是，关系型数据库提供了一种简单的、即使不太灵活的连接两个项目的方法，外键。虽然这个键不允许很多注释来描述关系，但它限制了数据结构的方法数量，防止人们创建各种关系（这意味着限制了浪费关系的数量），从而使得关系型数据库变得更加易于使用。虽然我是一个完全的外行，但我认为人工智能研究有着长达50年的历史，并且总是循环往复。
我们已经经历了两次这样的循环。也许这一次会不同吧……？
