KG-RAGはタスク非依存型のフレームワークであり、知識グラフの明示的知識と大規模言語モデルの暗黙的知識を組み合わせます。ここでは、大規模な生物医学知識グラフであるSPOKEを生物医学的コンテキストの提供者として利用しています。KG_RAGの主な特徴は、SPOKE知識グラフから「プロンプト関連コンテキスト」を抽出することです。これは、ユーザーのプロンプトに応答するために必要な最小限のコンテキストとして定義されます。