Haystack 是一个用于构建搜索系统的开源框架，它并非专门为聚类或分类而设计，但可以与其他工具结合使用，以支持这些任务。它的核心优势在于文档检索和处理流程，它使用嵌入（文本的向量表示）来实现语义搜索。 虽然 Haystack 缺乏内置的聚类算法或分类模型，但开发人员可以利用它的组件（例如嵌入生成和与机器学习库的集成）来创建自定义解决方案，以对文档进行分组或分类。
对于聚类，Haystack 可以使用其内置的检索器组件（例如 EmbeddingRetriever）生成文档嵌入，这些组件将文本转换为数值向量。 这些嵌入捕获文档之间的语义相似性，使其适用于 K-means 或 DBSCAN 等聚类算法。 例如，您可以使用 Haystack 处理研究论文的数据集，为每篇论文生成嵌入，然后应用 scikit-learn 的聚类工具按主题对它们进行分组。 这种方法需要从 Haystack 导出嵌入并使用外部库，但它简化了预处理和嵌入步骤，这些步骤可以在 Haystack 管道中有效地处理。
对于分类，Haystack 可以通过其管道系统中的自定义节点与分类模型集成。 例如，您可以添加一个 TransformersClassifier 节点，将文档分类到预定义的类别中（例如，将新闻文章标记为“体育”、“政治”或“科技”）。 典型的工作流程可能包括使用检索器检索文档，将它们传递给分类器，并根据预测的标签过滤结果。 虽然这需要单独训练或微调分类器，但 Haystack 简化了管道设置和执行。 但是，重要的是要注意，Haystack 中的分类不如其搜索功能那样是交钥匙的 - 开发人员必须自己实现分类逻辑或依赖外部模型服务工具。
总之，Haystack 的灵活性使其可以作为更大的聚类或分类系统的一部分，但它不提供这些功能的本机实现。 它的价值在于简化嵌入生成、文档处理和管道编排，这可以降低与专用机器学习库集成的复杂性。 愿意将 Haystack 与 scikit-learn、PyTorch 或 Hugging Face 模型等工具结合使用的开发人员可以构建有效的解决方案，但这需要比使用专用聚类或分类框架付出更多的努力。