是的，RACC可以利用其他類型的知識源，如知識圖譜和常識數據庫。這些知識源的整合可以進一步增強RACC在知識型視覺問答任務中的能力，具體如下：
知識圖譜：知識圖譜提供了結構化的知識，可以幫助模型理解實體之間的關係。RACC可以通過檢索相關的知識圖譜信息，來增強模型對於問題的理解，特別是在涉及到複雜關係的問題時。
常識數據庫：常識數據庫包含了人類日常生活中的基本知識，這對於回答需要常識推理的問題至關重要。RACC可以通過整合常識數據庫中的信息，來提高模型在回答常識性問題時的準確性。
動態知識源：隨著時間的推移，知識會不斷更新。RACC可以設計成能夠動態檢索和整合最新的知識源，這樣可以確保模型在回答問題時使用的是最新的信息，從而提高其可靠性和準確性。
通過這些擴展，RACC不僅能夠在知識型視覺問答任務中發揮作用，還能在更廣泛的多模態任務中展現其潛力。