情報の正確性に課題を持つ大規模言語モデル(LLM)の回答精度の向上を目的として，知識グラフとChatGPTを用いて検索拡張生成(RAG)によるバイリンガル大学情報システムを試作した．作成した大学の知識グラフ，知識グラフ検索の成功率を高めるためのプロンプティング，バイリンガル応答を実現する仕組みを報告する．