UniMS-RAGの枠組みは、質問応答や要約などの他の自然言語処理タスクにも適用可能です。これを実現するためには、以下のような拡張が必要です。まず、質問応答タスクにおいては、知識源選択と知識取得のプロセスを、質問の文脈に基づいて動的に調整する必要があります。具体的には、質問の種類や形式に応じて、関連する知識源を選択し、適切な情報を取得するためのトークンを設計することが求められます。また、要約タスクにおいては、要約の目的やスタイルに応じた知識源の選択と情報の取得が重要です。これには、要約の長さや焦点を考慮したトークンの設計が含まれます。さらに、これらのタスクにおいても、自己洗練メカニズムを導入し、生成された応答や要約の質を向上させるためのフィードバックループを構築することが有効です。