知識圖譜雖然功能強大，但在實際場景中實現它們并非一帆風順。我們必須意識到其中的挑戰、局限性和潛在風險，包括技術問題，比如可擴展性、數據質量、模式復雜性、與非結構化或動態數據的集成障礙，以及偏見和隱私等道德問題。

可擴展性和性能：一個挑戰是將知識圖譜擴展到極大規模（數十億個節點/邊），同時保持復雜查詢和更新的性能。圖數據，尤其是 RDF，可以高度互聯——單個查詢可能會觸及圖譜的很大一部分，例如，查詢社交網絡中某人的所有朋友的朋友的朋友的朋友。與分片的關系數據不同，由于任意連接的存在，圖的遍歷更難分區。因此，許多三元組存儲系統在超過一定數據量后會變得難以處理，甚至需要進行大量調整。即使是那些可擴展的分布式圖數據庫，當查詢需要跨分區連接數據時，也會面臨性能瓶頸。Ontotext 的討論中提出了一個很有說服力的觀點：你可以以某些方式擴展 GraphDB，但查詢的某些部分不可避免地會按順序運行（例如，復雜的推理），因此垂直擴展存在限制。換句話說，由于圖工作負載的性質，投入更多機器來解決這個問題并不總是能帶來線性的改進。

這是一個陷阱：如果在設計知識圖譜解決方案時不考慮性能，那么當數據增長時，查詢響應可能會很慢。緩存和精細建模（例如，添加冗余關系以避免查詢時出現長鏈）可以緩解這個問題，但代價是復雜性增加。另一個方面是更新可擴展性——在大型知識圖譜中添加或更改數據，尤其是在啟用推理的情況下，如果觸發重新計算推理或重新索引，則成本可能很高。像 Neo4j 或 JanusGraph 這樣的針對快速寫入進行了優化的系統，可能比重新計算蘊涵關系的大型 RDF 存儲更好地處理流數據。為了解決這個問題，一些架構將每晚更新的“分析知識圖譜”與實時圖譜分開，以實現快速交互。但這管理起來很復雜。

數據質量與一致性：知識圖譜的實用性取決于其數據的質量。然而，確保質量可能非常困難，因為知識圖譜通常聚合來自多個來源，且可靠性參差不齊。不一致和錯誤可能會悄然出現——例如，知識圖譜中可能包含來自不同來源的同一人的兩個出生日期，或者包含相互矛盾的陳述。與具有嚴格約束的結構化數據庫不同，知識圖譜傾向于允許存在相互矛盾的數據，除非明確加以約束，即使明確約束，檢測和解決沖突也極具挑戰性。構建知識圖譜的過程通常涉及自動提取（通過自然語言處理從文本中提取，或從網絡數據中提取），這可能會引入噪聲。因此，一個隱患是，你的知識圖譜可能會變成一個包含虛假或過時信息的龐大事實集合，而粗心地使用它可能誤導人工智能系統。有些文獻中提到的一個關鍵障礙是“如何獲得準確、完整且一致的知識圖譜”——這仍然是一個重大挑戰。許多高質量的知識圖譜 (KG) 都是結合自動化、人工管理和驗證機制構建的，因為完全自動化的方法經常會出錯。例如，由于解析錯誤或上下文問題，自然語言處理 (NLP) 可能會提取出一個實際上并不成立的關系；如果將其添加到知識圖譜中，它就變成了一個虛假事實，并可能傳播到 AI 結果中。一些知識圖譜（例如 Wikidata）有社區驅動的驗證機制來緩解這種情況，但企業級知識圖譜可能沒有這種優勢。

不完整性：與質量相關的是不完整性問題。知識圖譜，尤其是那些旨在模擬現實世界片段的知識圖譜，不可避免地存在不完整性。并非所有事實都能被捕獲。例如，知識圖譜可能列出了某人的部分獎項，但遺漏了其他獎項。或者，它可能存在這樣一種關系：一種藥物只有在處理某些來源時才能治療某種疾病，而其他來源則被遺漏。這很重要，因為正如評估中提到的，如果某些內容不在知識圖譜中，它可能被視為錯誤的（封閉世界假設），而實際上它只是未知的（開放世界現實）。完全依賴知識圖譜的人工智能系統可能會回答“不，X 從未獲得過 Y 獎項”，僅僅因為它沒有記錄在知識圖譜中，而實際上數據只是不完整。這可能導致假陰性或錯誤的缺失推斷。在邏輯推理中，證據的缺失并不等于證據的缺失——但除非謹慎處理，否則知識圖譜并不總是能夠區分這種細微差別。如果不承認這一點，這將是一個陷阱：人們必須設計查詢和邏輯來考慮不確定性或具有完整性元數據（例如，聲明 KG 對于某些關系是完整的，而對于其他關系則不完整的屬性）。

模式復雜性與本體管理：為知識圖譜設計一個好的模式（本體）可能非常復雜。本體工程通常有著陡峭的學習曲線——決定如何對領域進行建模，使用哪些類和屬性，并在過于具體（這會使數據輸入繁瑣且查詢繁重）和過少具體（這會降低推理的效用）之間取得平衡。如果模式過于僵化，集成新的數據源可能會很困難，因為它們的數據與現有類并不完全匹配。如果模式過于松散，例如所有內容都只是帶有通用“relatedTo”鏈接的“實體”，則會失去語義精確的優勢。此外，隨著時間的推移，模式的演變并非易事：添加新類可能需要重新分類現有實例或更新規則。有時，初始本體會變得“陳舊”或不再代表業務需求，從而需要重構，由于數據和查詢依賴于原始模式，因此重構的成本很高。例如，如果一個零售知識圖譜最初只建模實體產品，但后來數字產品也開始出現，那么整合這些實體產品可能需要重新思考本體的某些部分（例如，數字產品沒有權重）。

另一個陷阱是：過度設計本體——花費過多精力預先定義每個細微差別，導致項目陷入停滯或變得缺乏靈活性。這是一個眾所周知的問題，團隊很容易陷入“完美本體”的陷阱，而這種本體要么永遠無法完成，要么過于復雜，開發人員無法使用。另一方面，規范不足也會導致不一致（因為規則不夠嚴格，無法防止數據輸入錯誤）。找到合適的平衡點既是一門藝術，也是一門科學，絕對是一項挑戰。

與非結構化數據的集成：許多數據源是非結構化文本（文檔、新聞、報告）或半結構化文本（表格、JSON）。構建和維護知識圖譜意味著需要不斷從這些來源提取信息。然而，信息提取(IE) 遠非完美——實體識別、鏈接和關系提取中的錯誤可能會引入噪音。此外，語言本身就具有歧義性；使用新的文本源更新知識圖譜可能會為同一個現實世界實體生成重復條目（如果名稱匹配失敗）或生成虛假關系。保持非結構化數據與知識圖譜之間的一致性是一項挑戰。像 spaCy 或 IBM Watson NLU 這樣的系統可以幫助提取三元組，但集成通常仍然需要人工監督或復雜的流程。動態場景更加困難：想象一下新聞源源不斷地涌入；自動化流程可能會向知識圖譜中添加新的事實。如果沒有監督，如何避免添加虛假謠言或冗余信息？穩健地實現完全自動化的知識圖譜填充是一個開放的挑戰——如上所述，最先進的技術仍然需要人工參與質量控制。因此，一個陷阱是期望從原始數據中自動構建一個完美的知識圖譜。實際上，它需要仔細的管道設計、置信度評分、可能存儲不確定的事實，以及專家對關鍵信息的驗證。

實時動態數據：許多知識圖譜難以應對高度動態的數據。如果您的知識領域快速變化，例如，實時傳感器數據或流式社交數據，那么保持知識圖譜的更新和一致性將非常困難。傳統的三元組存儲并未針對流式更新進行優化，盡管存在一些較新的圖流處理器。目前已有關于動態知識圖譜的研究，這些研究會使用新數據進行更新，甚至會忽略過時的信息，但在生產環境中實現這一點非常復雜。例如，表示網絡在每個時間點的狀態或在事實過期時快速重新計算推理可能會非常繁重。有些人會采用版本控制知識圖譜（例如每天更新一個新快照），但這無法捕獲連續的變化。如果用例需要實時響應（例如流式交易中的欺詐檢測），那么每晚更新的靜態知識圖譜可能不夠用。通常需要對知識圖譜中的內容與其他方式（例如流的動態分析）處理的內容進行劃分，這會增加復雜性。

知識圖譜中的偏見：遺憾的是，知識圖譜可能會反映甚至放大其來源或構建中存在的偏見。例如，歷史數據可能無法充分代表某些群體或觀點，而基于此構建的知識圖譜就會帶有這種偏見。如果人工智能使用該知識圖譜，可能會做出不公平的決策。例如，就業歷史知識圖譜可能存在性別偏見（過去的數據可能顯示從事 STEM 職位的女性較少，但如果人工智能使用該知識圖譜來推薦導師或招聘，它可能會忽略符合條件的女性）。本體論中也存在偏見：概念的定義方式（例如，以歐洲為中心的類別與其他類別相比）。最近的一項研究考察了知識圖譜及其嵌入中的社會偏見，發現偏見通過多種途徑蔓延開來。例如，WordNet 中存在與性別相關的詞匯，這可能會導致相關任務中出現偏見。如果使用源自知識圖譜的嵌入，除非采取緩解措施，否則它們可能會帶有偏見。亞馬遜的研究人員致力于對知識圖譜嵌入進行去偏處理，以在保持性能的同時減少此類偏差。其中的陷阱在于，僅僅因為知識圖譜是數據就假設它是中性的——我們必須分析并糾正偏差，可能需要添加反事實數據或重新加權。

隱私和倫理問題：知識圖譜可以輕松整合個人數據，并創建非常全面的個人或組織檔案，從而引發隱私問題。將個人社交媒體、購買歷史和位置數據關聯起來的知識圖譜極其敏感；處理不當可能會違反《通用數據保護條例》（GDPR）等隱私法。更糟糕的是，關聯數據可能會泄露一些孤立情況下難以察覺的新信息。人們經常提到：關聯無害的數據點可能會推斷出一些隱私信息（典型示例：關聯購物數據以在信息公開之前預測懷孕情況）。因此，構建涉及個人數據的知識圖譜必須從設計上考慮隱私——匿名化、訪問控制，以及確保僅關聯或公開適當的屬性。數據組合的倫理問題值得探討：從隱私的角度來看，關聯數據集并不意味著你應該這樣做。例如，一項關于使用知識圖譜進行用戶畫像的倫理分析指出，在近 28% 的已審查研究中存在隱私問題，25% 的研究存在偏見，這表明這些都是亟待解決的主要挑戰。如果知識圖譜跨越具有不同同意上下文的數據源，則鏈接這些數據源可能會違反同意原則。此外，還存在重新識別的風險：匿名數據節點可以通過與公開信息鏈接而被重新識別。隱私保護方法（例如差異隱私，或將 PII 排除在知識圖譜之外，轉而使用假名 ID）是必要的，但它們會增加復雜性并降低實用性。

工具和專業知識差距：許多組織面臨技能挑戰：知識圖譜技術（RDF、SPARQL、OWL）在開發人員中并非主流，學習曲線可能很陡峭。缺乏在本體設計和語義技術方面經驗豐富的“知識工程師”。Softensity 的一次采訪指出，缺乏認知和專業知識阻礙了其應用；許多人并不清楚知識圖譜究竟是什么，也不知道它能給他們帶來什么好處。技術棧有些碎片化（RDF 與 LPG，各種工具），而且不像關系數據庫那樣標準化，這意味著尋找工程師或培訓團隊可能是一個挑戰。如果不加以解決，項目可能會停滯（或退回到更簡單但功能較弱的解決方案）。這更像是一個應用陷阱——一些組織嘗試知識圖譜項目，卻發現很難招聘或提升維護人員的技能，從而導致項目失敗或難以擴展。值得慶幸的是，隨著在線資源的增多和人們的關注度不斷提高，這種情況正在得到改善。

維護與演進：知識圖譜需要持續的維護。新知識不斷涌現，過時的知識必須被精簡。如果沒有維護，知識圖譜可能會變得陳舊或充斥著過時的信息。然而，維護需要耗費大量的資源——決定更新哪些內容、合并重復內容、使本體與不斷變化的領域理解保持同步（例如，醫學知識的變化需要本體更新）。如果知識圖譜構建完成后就置之不理，其價值會隨著時間的推移而逐漸降低。這對于長期使用來說是一個陷阱——知識治理規劃（誰擁有知識圖譜的哪一部分？如何驗證更新？是否存在糾正錯誤的反饋回路？）至關重要，但其作用卻常常被低估。

與遺留系統集成：雖然知識圖譜 (KG) 承諾集成，但實際上將知識圖譜與現有 IT 系統連接起來可能非常困難。您可能需要將知識圖譜與關系數據庫 (RDBMS) 連接，或將其集成到 ETL 管道中。有時，性能不匹配或數據模型不匹配需要構建額外的中間件或復制數據（從而導致同步問題）。此外，許多業務分析師習慣使用 SQL，可能對 SPARQL 或 Cypher 不熟悉，從而產生抵觸情緒。如果沒有良好的集成工具或培訓，知識圖譜可能會得不到充分利用，脫離主要工作流程。

總而言之，知識圖譜面臨著需要謹慎管理的挑戰：如何在不降低速度的情況下實現大規模擴展、保持數據清潔和最新、巧妙地設計和演進模式、橋接非結構化數據以及以合乎道德的方式處理敏感信息。解決這些問題通常需要技術（優化的數據庫、數據提取流程、隱私機制）和流程（人工管理、定義明確的治理、迭代開發以調整本體）的結合。意識到這些陷阱可以幫助團隊規劃緩解措施，例如在擴展之前，先在有限的范圍內證明其價值并改進方法。隨著該領域的成熟，工具也在不斷改進以緩解一些問題（例如，更好的分布式圖系統、偏差檢測方法等），但任何著手開展知識圖譜項目的組織都應該為這些挑戰預留時間。克服這些挑戰后，回報將是一個強大而豐富的知識層，但這并非易事。