该论文介绍了一种基于图的RAG方法，用于在私有文本语料库上进行问题回答和扩展。该方法使用大型语言模型生成基于文本的图表式索引，并将问题分解为部分响应，最后总结为最终响应。实验证明，该方法在生成答案的全面性和多样性方面相对于基线方法有显著提升。该方法适用于资源有限或查询密集型应用，能提高数据查询的效率和响应速度。