深度分析 結合 LLM 與 GNN 的 GLOW 系統:開放式知識圖譜問答新突破 開放式知識圖譜問答因圖譜不完整而受限。GLOW 透過 GNN 預測候選答案,並以結構化提示驅動 LLM 推理,實現符號與語意雙向結合。實驗顯示其在新基準上提升最高 53.3%,顯示開放世界 QA 的可行新方向。