要進一步提高RACC在知識型視覺問答（KB-VQA）任務上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強知識源的多樣性：除了使用文本和多模態文檔，還可以引入更多類型的知識源，例如專業文獻、社交媒體內容或用戶生成的內容，這樣可以提供更豐富的背景知識，幫助模型更好地理解問題。
優化壓縮和聚合策略：進一步改進壓縮過程中的超參數設置，例如調整學習提示的長度和初始化策略，以便更有效地捕捉關鍵信息。此外，可以探索更高效的聚合方法，如使用圖神經網絡來處理文檔之間的關係，從而提高信息的整合能力。
強化模型的訓練策略：通過引入增強學習或自監督學習的方法，讓模型在訓練過程中學會更好地利用外部知識。這可以通過設計更具挑戰性的訓練任務來實現，促使模型在面對複雜問題時能夠更靈活地調用知識。
跨模態學習：探索如何在不同模態之間進行知識的共享和轉移，例如將視覺信息與文本信息進行更深層次的融合，這樣可以提高模型對於問題的理解和回答的準確性。