GraphGenは、以下のメカニズムによって複雑なリレーションシップ処理を強化する：
- マルチホップサンプリング技術システムはデフォルトで2ホップの近隣サンプリングをサポートしています。
configs/graphgen_config.yaml正鵠を得るsampling_hopsパラメータ（最大5ホップまでサポート）は、エンティティ間の関係チェーンをキャプチャする。 - ナレッジグラフ・ガイダンス生成されたマッピングは、原文の暗黙の関係を保持する。
药物-作用机制-靶点蛋白複数レベルの関連は、自動的に複数のラウンドのQ&Aに変換される。 - スタイル・コントロール設定
style=detailedそうすると、システムは例えば推論の連鎖を含む答えを生成する："...首先通过X机制影响Y，继而导致Z变化..." - 実例バイオメディカルテキストの場合、3ホップサンプリングとナレッジグラフの視覚的検証（出力は
cache/knowledge_graph)を使用しながらece_threshold=0.15複雑な概念に対する生成重みの強化。
経験的な測定によれば、この方法は生成データの関係複雑度を2.3倍向上させる（シングルホップサンプリングと比較して）。
この答えは記事から得たものである。GraphGen: 知識グラフを使って言語モデルを微調整し、合成データを生成するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 生成されたデータの複雑な関係を表現する能力を最適化するには？
