將本文提出的方法應用於其他領域的問答任務，如醫療或法律領域，可以遵循以下步驟：
領域特定知識圖譜構建：針對醫療或法律領域構建專門的知識圖譜，整合相關的文獻、案例和專家知識，以支持問答系統的推理和回答生成。
數據處理和清理：針對特定領域的數據進行清理和預處理，去除噪聲和不相關的信息，確保系統能夠專注於關鍵的問題和答案。
SPARQL查詢調整：根據領域特定的數據結構和需求，調整SPARQL查詢，以便能夠有效地檢索相關信息。
LLM微調：對於醫療或法律領域的特定問題，對LLM進行微調，使用領域特定的數據集來提高模型的準確性和可靠性。
用戶界面設計：設計友好的用戶界面，使得醫療或法律專業人士能夠方便地提出問題並獲取答案，並提供必要的上下文信息以支持其決策。
評估和反饋機制：建立評估指標和反饋機制，持續監測系統的性能，根據用戶的反饋進行改進，確保系統能夠隨著時間的推移不斷提升其準確性和可靠性。