GraphGen 通过以下机制增强复杂关系处理能力：
- 多跳采样技术：系统默认支持2跳邻域采样，可通过修改
configs/graphgen_config.yamlhit the nail on the headsampling_hops参数（最大支持5跳）捕获跨实体关系链。 - 知识图谱引导：生成的图谱会保留原始文本中的隐式关系，如图谱中的
药物-作用机制-靶点蛋白多级关联会被自动转化为多轮问答。 - Style Control: Settings
style=detailed时，系统会生成包含推理链的答案，例如："...首先通过X机制影响Y，继而导致Z变化..." - 实操示例：对于生物医学文本，建议采用3跳采样配合知识图谱可视化验证（输出位于
cache/knowledge_graph），同时使用ece_threshold=0.15强化复杂概念的生成权重。
实测表明该方法可使生成数据的关系复杂度提升2.3倍（相比单跳采样）。
This answer comes from the articleGraphGen: Fine-tuning Language Models Using Knowledge Graphs to Generate Synthetic DataThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化生成数据的复杂关系表达能力？
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