构建知识图谱涉及多项挑战，主要围绕数据集成、模式设计以及长期准确性维护。这些挑战需要仔细规划、领域专业知识和强大的技术解决方案，以确保图谱保持有用且可靠。
首先，数据集成是一个主要障碍。知识图谱依赖于整合来自不同来源的数据，这些数据通常具有不同的格式、结构或命名约定。例如，将来自 CRM 系统的客户数据与来自库存数据库的产品信息合并时，可能需要解决数据集中的不匹配问题，例如一个数据集中使用“customer_id”而另一个中使用“client_id”。数据也可能不完整或不一致——想象一下，如果没有明确的映射，试图将一个来源中的“New York City”与另一个来源中的“NYC”关联起来。Apache NiFi 或自定义 ETL 管线等工具可以帮助自动化数据摄取，但开发者仍需要处理实体解析（确定两个条目是否指代同一个真实世界实体）和数据清洗。例如，协调供应商之间带有拼写错误或缩写的产品名称（例如“iPhone 12”与“IPhone12”）通常需要模糊匹配算法或手动验证。
其次，模式设计很复杂。知识图谱的模式（或本体）定义了实体之间的关系，例如“人 在公司工作”或“药物 治疗疾病”。设计这种模式需要平衡特异性和灵活性。如果模式过于僵化，可能无法容纳新的数据类型——例如，如果原始模式只包含电子邮件地址，将社交媒体账号添加到人员实体中。相反，过于宽泛的模式可能导致歧义。开发者通常使用 RDF 或 OWL 等标准来建模关系，但即便如此，仍需要进行领域特定的调整。例如，一个医疗健康知识图谱可能需要对“症状严重程度”或“治疗效果”进行精确定义，这需要与医学专家合作。Protégé 等工具可以辅助本体设计，但随着需求演变迭代模式仍然耗时。
最后，维护和可扩展性带来持续挑战。知识图谱必须随着数据变化而保持最新——例如，反映公司合并或产品停产。这需要版本控制机制和自动更新管线。此外，随着图谱的增长，查询性能可能会下降。例如，在包含数十亿个节点（如基于维基百科的图谱）的图谱中遍历关系需要优化的存储和索引，通常使用 Neo4j 或 Amazon Neptune 等数据库。安全和访问控制增加了另一层复杂性，尤其是在集成敏感数据时。例如，确保包含患者记录的知识图谱符合 HIPAA 法规需要基于角色的访问控制和审计跟踪。如果没有仔细规划，这些因素可能导致查询缓慢、数据过时或合规风险。