人工智能和知识图谱：知识图谱的挑战、缺点和陷阱

这是一个陷阱：如果在设计知识图谱解决方案时不考虑性能，那么当数据增长时，查询响应可能会很 慢。缓存和精细建模（例如，添加冗余关系以避免查询时出现长链）可以缓解这个问题，但代价是复杂 性增加。另一个方面是 更新可扩展性 ——在大型知识图谱中添加或更改数据，尤其是在启用推理的情 况下，如果触发重新计算推理或重新索引，则成本可能很高。像 Neo4j 或 JanusGraph 这样的针对快速 写入进行了优化的系统，可能比重新计算蕴涵关系的大型 RDF 存储更好地处理流数据。为了解决这个 问题，一些架构将每晚更新的"分析知识图谱"与实时图谱分开，以实现快速交互。但这管理起来很复 杂。 数据质量与一致性：知识图谱的实用性取决于其数据的质量。然而，确保质量可能非常困难，因为知识 图谱通常聚合来自多个来源，且可靠性参差不齐。 不一致 和 错误 可能会悄然出现——例如，知识图谱 中可能包含来自不同来源的同一人的两个出生日期，或者包含相互矛盾的陈述。与具有严格约束的结构 化数据库不同，知识图谱倾向于允许存在相互矛盾的数据，除非明确加以约束，即使明确约束，检测和 解决冲突也极具挑战性。构建知识图谱的过程通常涉及自动提取（通过自然语 ...