开发者在实现知识图谱时应考虑其面临的几项局限性。第一个主要挑战是**数据质量和集成**。知识图谱依赖于准确、一致的数据，但现实世界的数据通常很混乱。例如，合并来自不同来源的数据（如合并多个供应商的产品信息）可能导致命名、单位或分类的冲突。即使是微小的不一致——例如“USA”与“United States”或日期格式不匹配——也需要大量清理工作。此外，不完整的数据（例如实体之间缺失的关系）限制了图谱的有用性。例如，一个用于医疗保健的知识图谱如果来源忽略了药物相互作用的链接，可能就会缺乏关键的药物相互作用数据，从而导致不可靠的见解。随着数据源的发展，长期维护数据质量增加了进一步的复杂性。
第二个局限性是**可伸缩性和性能**。虽然小型图谱运行良好，但管理大规模知识图谱（数十亿个节点/边）会带来瓶颈。跨分布式系统查询复杂关系可能会变得很慢，尤其是在进行递归遍历时。例如，在社交网络图谱中查找两个实体之间的所有间接连接可能需要计算成本高昂的寻路算法。存储也成为一个挑战：传统关系型数据库难以处理图谱特定的操作，即使是 Neo4j 或 Amazon Neptune 等图数据库也需要仔细的索引和分片来处理海量数据集。开发者通常需要在查询灵活性和性能之间进行权衡，这限制了图谱能有效回答的问题类型。
最后，**动态数据和推理**带来了挑战。知识图谱通常是静态快照，但现实世界的数据不断变化。例如，跟踪包裹位置的物流图谱需要频繁更新以保持准确性，这需要实时摄取和验证的基础设施。此外，虽然知识图谱擅长表示显式关系，但它们在隐式推理方面存在困难。例如，推断“居住在巴黎的人很可能说法语”需要外部规则或机器学习，因为图谱本身在没有显式数据的情况下无法推断出来。本体（如 OWL 或 RDF-Schema）有助于定义关系，但它们仅限于预定义的逻辑，无法处理现实世界场景中常见的歧义或上下文细微差别。