تتطلب المهام المفتوحة النطاق القائمة على الاستعلام في معالجة اللغة الطبيعية مزج المعلومات من نتائج ويب طويلة ومتنوعة. تستخدم الطرق الحالية طرقًا مثل ترتيب TF-IDF لاستخراج أجزاء من نص الويب كمدخلات لنماذج التسلسل إلى التسلسل (Sequence-to-Sequence). نقترح بناء قاعدة معرفة ذات هيكل رسم بياني محلي لكل استعلام، بحيث تُكثف معلومات البحث على الويب وتقلل من التكرار. ونُظهر أنه من خلال تحويل الرسم البياني إلى تسلسل مدخلات منظم، يمكن للنماذج تشفير تمثيلات الرسم البياني ضمن بيئة تسلسل إلى تسلسل القياسية. وباستخدام تمثيلات الرسم البياني كمدخلات، يمكن تحقيق أداءً أفضل مقارنةً باستخدام أجزاء النص المستخرجة، وذلك في مهام توليدية تتطلب مدخلات نصية طويلة جدًا، مثل الإجابة على الأسئلة المطولة وتلخيص الوثائق المتعددة.