2.8 RDF和RDFS的一个直接推理系统
如前所述，在2.7节中详细介绍的公理化语义可以用作RDF和RDF模式的自动化推理。但是，它需要一阶逻辑证明系统来实现。这是一个很重的需求，并且当涉及数以百万计（亿计）的声明时很难扩展（例如，数以百万计的Type(?r, ?c)形式的声明）。
出于这个原因，RDF也被赋予了一个基于RDF三元组的语义（以及针对这种语义的完备的推导系统），取代基于一阶逻辑来重述RDF，正如在2.7节中介绍过的公理化语义。
推导系统包含如下形式的规则：
IF E包含某些三元组
THEN添加一些额外的三元组到E
（其中E是任意一个RDF三元组的集合）。
这里不再重复所有的推导规则（这些规则可以在官方的RDF文档中找到），在这里给出几个基本的例子：
IF E包含三元组（?x, ?p, ?y）
THEN E也包含三元组（?p, rdf:type, rdf:Property）
这表明任何一个用于一个三元组的属性位置的资源?p可以推导出它是rdf:Property类的一个成员。
一个或许更加有趣的例子是下面的规则：
IF E包含三元组（?u, rdfs:subClassOf, ?v）和（?v, rdfs:subClassOf, ?w）
THEN E也包含三元组（?u, rdfs:subClassOf, ?w）
这体现了子类关系的传递性。
相关的规则包括：
IF E包含三元组（?x, rdf:type, ?u）和（?u, rdfs:subClassOf, ?v）
THEN E也包含三元组（?x, rdf:type, ?v）
这定义了rdfs:subClassOf含义的本质。
最后一个例子常令第一次了解RDF模式的人感到惊讶：
IF E包括三元组（?x, ?p, ?y）和（?p, rdfs:range, ?u）
THEN E也包含三元组（?y, rdf:type, ?u）
这个例子说明任何一个资源?y作为一个属性?p的值出现时，它可以被推导出是?p的值域的一个成员。这说明RDF模式中的值域定义不是用来约束一个属性的值域，而是推导值域的成员关系。
规则闭集的总数不超过几十个，并且无需经验丰富的定理证明技术来高效实现。