本研究提出了一种新方法LLM-QE，通过大型语言模型生成基于文档的查询扩展，显著提升信息检索性能。实验结果表明，LLM-QE在Contriever模型上实现了超过8%的性能提升，并通过引入基于答案的奖励模型，进一步提高了检索器的训练效果超过5%。