大規模言語モデル（LLM）は強力な意味理解能力を持つものの、曖昧または概念的にミスマッチな用語が関与するユーザー指示には苦戦します。本記事では、言語グラフモデル（LGM）を提案し、自然言語からメタ関係（相続、別名、構成）を抽出して概念の明確性を向上させることを目的としています。このモデルは、これらのメタ関係を検証する反映メカニズムも採用しています。また、概念的反復情報検索アルゴリズムを利用し、LGMは動的に関連する説明をLLMに供給し、概念を解釈する能力と正確な応答を生成する能力を向上させます。従来の情報検索強化生成（RAG）アプローチがコンテキストウィンドウの拡張に依存しているのに対し、本手法は任意の長さのテキストを処理可能です。実験結果は、LGMが既存のRAGのベースラインよりも一貫して優れた性能を示すことを示しています。