本文是LLM系列文章，针对《Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering》的翻译。
大型语言模型的“预训练、提示、预测”范式在开放领域问答（OD-QA）中取得了显著的成功。然而，很少有工作在多文档问答（MD-QA）的场景中探索这种范式，这项任务需要彻底理解不同文档的内容和结构之间的逻辑关联。为了填补这一关键空白，我们提出了一种知识图谱提示（KGP）方法，用于在MDQA的LLM提示中制定正确的上下文，该方法由图构建模块和图遍历模块组成。对于图的构建，我们在多个文档上创建一个知识图谱（KG），其中节点象征段落或文档结构（例如，页面/表格），边表示段落或文档内结构关系之间的语义/词汇相似性。对于图遍