知识图谱通过将数据结构化为相互连接的实体（节点）和关系（边）来实现实时数据处理，这使得系统能够动态更新和查询流入的信息。与传统数据库不同，知识图谱擅长表示复杂的关系，从而更容易在上下文中遍历和分析数据。例如，欺诈检测系统可以将交易、帐户和用户行为建模为节点，而边表示交互。 随着新交易的发生，图会实时更新，从而可以立即分析连接以标记可疑模式。
一个关键用例是需要低延迟决策的场景，例如物联网系统或推荐引擎。 在物联网中，传感器生成连续的数据流，知识图谱可以跟踪设备状态、依赖性和环境因素。 如果传感器报告异常，图可以遍历连接的节点（例如，相关设备或维护日志）以识别根本原因，而无需人工干预。 同样，推荐引擎可以实时更新用户配置文件和项目关联，使用图查询根据最近的点击或购买来调整建议。 这样可以避免批量处理延迟，并确保响应与最新数据保持一致。
为了实现实时处理，开发人员通常将知识图谱与 Apache Kafka 或 Flink 等流处理框架集成。 例如，Kafka 流可以将实时交易数据馈送到 Neo4j 等图数据库中，Neo4j 使用 Cypher 查询来检查欺诈模式。 针对实时更新优化的图数据库（例如，Amazon Neptune）支持增量更改，从而确保最小的延迟。 开发人员还可以使用特定于图的优化，例如缓存频繁访问的子图或索引高流量节点，以维持大规模的性能。 结构化关系和高效更新的结合使得知识图谱可用于上下文和速度至关重要的实时用例。