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大型语言模型（LLMs）的出现彻底改变了自然语言处理。然而，这些模型在从大量数据集中检索精确信息时面临挑战。检索增强生成（RAG）旨在通过结合外部信息检索系统来增强LLMs，从而提高响应的准确性和上下文性。尽管有所改进，RAG在高容量、低信息密度数据库中的全面检索仍然存在困难，并且缺乏关系意识，导致答案碎片化。 为了解决这一问题，本文介绍了伪知识图谱（PKG）框架，该框架通过集成元路径检索、图内文本和向量检索到LLMs中，旨在克服这些限制。通过保留自然语言文本并利用各种检索技术，PKG提供了更丰富的知识表示并提高了信息检索的准确性。使用Open Compass和MultiHop-RAG基准进行的广泛评估表明，该框架在管理和处理大量数据及复杂关系方面具有有效性。
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