是的，Haystack 可以用于文档摘要任务，但它需要仔细设置，而且不是其开箱即用的主要用例。 Haystack 是一个开源框架，旨在构建搜索和问答系统，利用检索增强管道。虽然其核心重点是从大型文档集合中检索和处理信息，但其模块化架构允许开发人员通过将检索模型与文本生成组件相结合来将其用于摘要。例如，您可以使用 Haystack 的管道首先从文档中提取相关段落，然后将它们传递给摘要模型以生成简洁的输出。
为了实现摘要，您可以首先使用 Haystack 的检索器组件（例如 BM25 或密集检索器，如 DPR）来识别文档的关键部分。然后，这些部分可以被馈送到生成器模型，例如 BART 或 T5，这些模型针对摘要进行了微调。 Haystack 的 Pipeline 类允许链接这些步骤：检索器获取候选文本块，生成器将它们处理成摘要。开发人员还可以自定义管道——例如，通过添加一个节点来聚合多个摘要或过滤冗余信息。这种灵活性使得可以针对特定需求定制系统，例如总结法律文件或技术报告。
但是，存在一些限制。 Haystack 没有针对在单个过程中处理极长的文档进行优化，这在摘要任务中很常见。您可能需要在处理之前将文档拆分成较小的块，这会影响最终摘要的连贯性。此外，虽然 Haystack 支持与 Hugging Face 模型集成，但摘要的质量在很大程度上取决于底层生成器模型的选择及其训练数据。开发人员可能需要在特定领域的数据上微调模型以改善结果。诸如专用摘要库（例如，Hugging Face 的 transformers 管道）之类的替代方案可能为简单的用例提供更简化的解决方案，但 Haystack 的优势在于结合检索和生成，以用于复杂工作流程中的上下文感知摘要。