是的，Haystack 可以用于多模态搜索，包括文本和图像，尽管它需要与额外的工具进行仔细集成和定制。 Haystack 主要被设计为构建专注于自然语言处理 (NLP) 的搜索系统的框架，但其模块化架构允许开发人员扩展其功能以处理其他数据类型（如图像）。 通过将 Haystack 与专用的图像处理模型（例如，CLIP、ResNet）和向量数据库相结合，开发人员可以创建索引和检索文本和视觉内容的管道。
为了启用图像搜索，一种方法是使用预训练的模型将图像转换为向量嵌入，然后可以将其与文本嵌入一起存储和查询。 例如，CLIP 模型可以为共享向量空间中的文本和图像生成嵌入，从而允许用户使用文本查询（或反之亦然）搜索图像。 Haystack 的 EmbeddingRetriever 组件可以与这些嵌入一起使用，而 FAISS 或 Milvus 等向量数据库可以处理相似性搜索。 文本和图像数据需要预处理成统一格式，例如将图像路径及其嵌入存储在 Haystack 的文档存储中（例如，Elasticsearch 或 Weaviate）。 然后，开发人员可以构建混合管道，根据输入类型将查询路由到适当的检索器。
一个实际的例子可能涉及产品目录搜索系统。产品的文本描述可以与这些产品的图像一起索引。像“红色运动鞋”这样的用户查询将通过 CLIP 生成文本嵌入，该嵌入与文本和图像嵌入进行比较。结果可以包括相关的文本片段和红色运动鞋的图像。但是，这需要在 Haystack 中编写自定义节点来处理图像预处理，并确保文档存储支持多模态数据。虽然 Haystack 不提供原生的图像处理工具，但它的灵活性允许开发人员插入外部库（例如，OpenCV、PyTorch）来填补这些空白。这种方法平衡了 Haystack 的 NLP 优势与多模态扩展，尽管它需要熟悉 NLP 和计算机视觉工作流程。