本論文では、大規模な言語モデル（LLM）を用いることなく、知識グラフからの情報を基にした質問応答システムを提案しています。具体的には、小型のパラフレーズモデルを利用して、知識グラフにクエリを投げた際に得られるエンティティ間の関係をパラフレーズします。このプロセスは主に二つのステージに分かれており、第一ステージでは文書を前処理して質問と回答のペアを生成します。第二ステージでは、これらのQAペアを基に知識グラフが構築され、グラフベースのリトリーバルが埋め込みやファジー技術を用いて行われます。最終的には、グラフをクエリし、再ランキングしてパラフレーズを行うことで答えを生成します。本研究では、CRAGベンチマークを用いた評価が行われ、LLAMA-3.2およびGPT-3.5-Turboを用い、それぞれ71.9%および54.4%の正確性が得られました。