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DynaGRAG：通过图检索增强生成中的动态子图表示提高语言理解与生成
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内容提要
本研究针对图检索增强生成（GRAG）中如何有效捕捉和整合文本及结构化数据中的丰富语义信息这一挑战，提出了一种新的GRAG框架，重点提升知识图谱中的子图表示和多样性。通过动态优先处理相关及多样子图，结合图卷积网络和大型语言模型，实验证明该框架在语言理解和生成方面显著提高了效果。
