Con los Grafos de Conocimiento (KGs) en el centro de numerosas aplicaciones como sistemas de recomendación y respuesta a preguntas, la necesidad de tuberías generalizadas para construir y actualizar continuamente dichos KGs está aumentando. Si bien los pasos individuales necesarios para crear KGs a partir de fuentes no estructuradas (por ejemplo, texto) y fuentes de datos estructurados (por ejemplo, bases de datos) están mayormente bien investigados para su ejecución única, su adopción para actualizaciones incrementales de KG y la interacción de los pasos individuales apenas se ha investigado de manera sistemática hasta ahora. En este trabajo, primero discutimos los principales modelos de grafos para KGs e introducimos los requisitos principales para futuras tuberías de construcción de KG. A continuación, proporcionamos una visión general de los pasos necesarios para construir KGs de alta calidad, incluidos temas transversales como la gestión de metadatos, el desarrollo de ontologías y la garantía de calidad. Luego, evaluamos el estado del arte de la construcción de KG con respecto a los requisitos introducidos para KGs populares específicos, así como algunas herramientas y estrategias recientes para la construcción de KG. Finalmente, identificamos áreas que necesitan más investigación y mejora.