AI RAG 知识图谱 人工智能 人工智能和知识图谱八(完)：知识图谱的挑战、缺点和陷阱 ⭐0 👥0 知识图谱虽然功能强大，但在实际场景中实现它们并非一帆风顺。我们必须意识到其中的挑战、局限性和潜在风险，包括技术问题，比如可扩展性、数据质量、模式复杂性、与非结构化或动态数据的集成障碍，以及偏见和隐私等道德问题。可扩展性和性能：一个挑战是将知识图谱扩展到极大规模（数十亿个节点/边），同时保持复杂查询和更新的性能。图数据，尤其是 RDF，可以高度互联——单个查询可能会触及图谱的很大一部分，例如，查询
