はい、知識源間の依存関係をより詳細にモデル化することで、UniMS-RAGの性能を向上させることが可能です。具体的には、依存関係を明示的に定義し、各知識源がどのように相互作用するかを学習させることで、より文脈に即した応答生成が実現できます。例えば、ユーザの過去の発言や特定の知識源からの情報が、他の知識源の選択や情報取得にどのように影響を与えるかをモデル化することで、より一貫性のある応答を生成することができます。また、依存関係を考慮したトークンの設計や、知識源の呼び出し順序を最適化することで、情報の取得と応答生成の精度を高めることが期待されます。このようなアプローチにより、UniMS-RAGはより複雑な対話シナリオに対応できるようになります。