保持知识图谱的更新涉及到自动化流程、人工监督和持续验证的结合。核心挑战是在整合新数据并反映现实世界变化的同时，保持准确性。这需要结构化的工作流程来检测更新、解决冲突并确保图谱中实体和关系的一致性。
首先，自动化数据导入管道至关重要。这些管道从可信来源（如 API、数据库或流媒体平台）提取更新。例如，跟踪公司数据的知识图谱可以连接到 CRM 系统的 API，以同步员工角色或组织结构的变化。Apache NiFi 等工具或自定义脚本可以将原始数据转换为与图谱兼容的格式（例如，RDF 或带标签的属性图），并将其加载到图谱数据库中。为了处理实时更新，事件驱动的架构（例如，Kafka）可以在源系统发生变化时触发增量更新。但是，自动化导入需要验证规则——例如检查数据类型或验证实体唯一性——以防止无效条目。例如，一个以新闻为中心的知识图谱可能每天抓取文章，但使用实体消歧技术过滤掉重复的事件。
其次，变更检测和冲突解决机制是必不可少的。版本控制工具（例如，本体版本控制系统）跟踪实体和关系随时间的变化，允许在发生错误时回滚。例如，如果两个来源就 CEO 的任期日期相互矛盾，系统可以标记冲突以供人工审核。校验和或时间戳比较可以识别静态数据集中已更改的数据。用户反馈循环也发挥着作用：集成报告界面可以让领域专家标记过时的条目（例如，仍然被列为“活动”的已弃用的软件库）。机器学习模型可以通过预测陈旧数据（例如，过时的产品价格）来提供帮助，基于历史更新模式。但是，自动冲突解决（例如，优先考虑高可信度来源）必须是透明的，以避免意外覆盖。
最后，定期的手动审计和模式演化可确保长期相关性。团队审查图谱的子集以确保一致性，通常使用 Neo4j Bloom 等可视化工具或自定义仪表板。例如，医学知识图谱可能需要每季度进行审查，以与新的研究结果保持一致。模式更新（例如，在疫情期间添加“疫苗接种状态”属性）必须在不破坏现有查询的情况下传播到相关实体。版本控制的本体文件（存储在 Git 中）有助于跟踪模式更改。将这些方法——自动化管道、验证规则和人工监督——相结合，可以创建一个可持续的更新周期。例如，Wikidata 使用社区编辑和机器人驱动的更新来维护其公共知识图谱，从而平衡了规模和准确性。