在保持圖表知識完整性的同時提升圖表增強生成的效率和可解釋性，可以採取以下措施：
結構化生成過程：在生成過程中，使用明確的結構化方法來組織生成的內容，這樣可以提高生成的可解釋性。通過將生成的內容與圖數據中的節點和邊進行明確的對應，使用戶能夠更容易理解生成的結果。
增強模型的可解釋性：選擇可解釋性較高的生成模型，例如基於規則的生成方法或可視化的生成過程，幫助用戶理解生成的邏輯和依據。
使用中介表示：在生成過程中引入中介表示，例如將圖數據轉換為自然語言描述或其他可視化形式，這樣可以在保持知識完整性的同時，提升生成的效率。
優化生成算法：採用高效的生成算法，如基於圖神經網絡的生成方法，這些方法能夠更好地捕捉圖數據中的結構信息，從而提高生成的準確性和效率。
用戶反饋機制：建立用戶反饋機制，根據用戶的反饋不斷調整生成策略，這樣可以在保持知識完整性的同時，提升生成的質量和用戶滿意度。