是的，QAEncoder可以與基於訓練的方法和基於文檔的方法進行有效的組合，以進一步提高性能。基於訓練的方法通常依賴於對嵌入模型的微調，而QAEncoder的設計使其能夠在不需要額外訓練的情況下，通過生成多樣化的查詢來增強文檔的表示。這意味著，將QAEncoder與基於訓練的方法結合使用，可以在保持高效性的同時，進一步提升查詢和文檔之間的對齊度。此外，基於文檔的方法，如HyDE，雖然能夠生成伪文檔，但常常面臨信息虛構的風險。QAEncoder的引入可以減少這種風險，因為它不依賴於生成的伪文檔，而是通過查詢生成來強化文檔的嵌入表示，從而提高整體系統的性能。