维护知识图谱涉及几个关键挑战，首先是数据质量和一致性。知识图谱整合来自不同来源的数据，这些数据通常使用不同的格式、标准或命名约定。例如，一个数据集可能将日期表示为“YYYY-MM-DD”，而另一个数据集使用“MM/DD/YYYY”，从而导致解析错误。 过时的信息是另一个问题——公司或产品等实体会随着时间的推移而发生变化，未能更新关系（例如，合并或停产项目）会引入不准确之处。来自来源的冲突数据（例如，供应商之间的产品价格不同）需要解决规则，而这些规则的实施和自动化可能很复杂。如果没有严格的验证和清理过程，图谱的可靠性就会降低，使其对于推荐系统或语义搜索等应用程序的用处变小。
第二个挑战是随着数据的增长有效地扩展图谱。知识图谱通常会快速扩展，增加数百万个实体和关系。如果底层存储和索引策略没有优化，查询性能可能会降低。例如，当连接成倍增加时，遍历关系（例如，在社交网络图中找到所有朋友的朋友）会变得更慢。开发人员必须选择支持图谱特定查询语言（例如，Cypher、Gremlin）的数据库（例如 Neo4j 或 Amazon Neptune），并优化频繁遍历路径的索引。在服务器之间对图谱进行分区或使用缓存机制可以提供帮助，但这些解决方案会增加复杂性。可伸缩性还会影响更新：实时插入或修改数据而不阻止查询需要仔细的事务管理。
最后，集成和对齐异构数据带来了重大障碍。知识图谱通常从结构化数据库、非结构化文本、API 或外部数据集中提取数据，每个数据都具有唯一的模式。将这些映射到统一的本体（同时保留语义）容易出错。例如，将销售数据库中的“客户”与支持系统中的“客户端”对齐需要手动规则或机器学习模型。与外部系统（例如，链接到 Wikidata）的互操作性需要遵守 RDF 或 JSON-LD 等标准，但并非所有来源都支持这些标准。Apache Jena 或 OpenRefine 等工具可以协助转换，但在集成期间保持一致性仍然需要大量的人工。如果没有强大的对齐方式，图谱会变得支离破碎，限制了其回答跨域查询或支持聊天机器人等应用程序的能力。