本研究提出了一种动态上下文扩展（DCA）方法，通过顺序积累上下文信息实现高效的实体链接。实验结果表明，DCA在不同学习设置下表现良好。文章还回顾了检索增强生成（RAG）技术的进展，讨论了评估方法和未来研究方向，并提出了GraphRAG和精明RAG等新方法，以应对大型语言模型的知识更新和信息可靠性问题。