本研究提出了一种新的知识编辑方法KEDKG，旨在解决大型语言模型在多跳问题回答中的知识需求。通过构建动态知识图谱，该方法显著提高了答案的准确性和可靠性。实验结果表明，KEDKG在动态信息环境中优于传统模型。
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