Baza znanja je osrednji del ekspertnega sistema, ki vsebuje:

• dejstva iz določene domene,
• pravila, ki opisujejo relacije med dejstvi in
• metode za reševanje problemov v tej domeni.

Znanje v bazi znanja je mogoče predstaviti z različnimi predstavitvenimi formalizmi: z okvirji, semantično mrežo ali s produkcijskimi pravili (to so pravila oblike če-potem).

Mehanizem sklepanja je podsistem, ki upravlja in nadzoruje delovanje celotnega ekspertnega sistema. Zadolžen je za aktivno uporabo znanja iz baze znanja, za manipuliranje s podatki, ki vstopajo v sistem, in za izpeljevanje ustreznih sklepov. Dve najpogosteje uporabljeni tehniki sklepanja sta:

• veriženje naprej (forward chaining) - sistem izhaja iz množice znanih dejstev in s pomočjo produkcijskih pravil skuša priti do določenega sklepa oziroma cilja. Ta način se imenuje induktivno sklepanje.

• veriženje nazaj (backward chaining) - sistem deluje nazaj od množice možnih sklepov oziroma ciljev in skuša najti dokaze (dejstva v bazi znanja), s katerimi bi podprl in preveril njihovo pravilnost. To je deduktivno sklepanje.

Primera veriženja naprej in veriženja nazaj

Preprost primer veriženja naprej

Denimo, da imam 3 pravila:

• R1: Če 'je Medi priden' in 'je nedelja', potem 'Medi dobi sladoled'.
• R2: Če 'je nedelja', potem 'gremo na Bled'.
• R3: Če 'Medi dobi sladoled' in 'gremo na Bled', potem 'slaščičar Miki ima dobiček'.

Če najdemo dejstvi, da je Medi priden in da je nedelja, sklepamo, da Medi dobil sladoled (R1) in da se gre na Bled (R2). S pomočjo dobljenih sklepov sklepamo, da bo slaščičar Miki (ki je domenvno na Bledu) imel dobiček (R3).

Preprost primer veriženja nazaj

Denimo, da imamo zgornja 3 pravila.

Če najdemo dejstvo, da slaščičar Miki ima dobiček (R3), predpostavljamo, da sta resnični trditvi, da je Medi dobil sladoled in da smo šli na Bled. Iz dejstva, da smo šli na Bled sklepamo, da je nedelja (R2). Iz dejstva, da je Medi dobil sladoled pa sklepamo, da je Medi priden (R1).