是的，Haystack 可以用于实时搜索，但其有效性取决于您如何配置其组件并将其与您的数据基础设施集成。 Haystack 是一个用于构建搜索系统的开源框架，旨在与 Elasticsearch 或 OpenSearch 等文档存储配合使用，这些文档存储针对低延迟查询进行了优化。 通过利用这些底层技术，Haystack 可以支持近实时搜索场景，其中新数据会在几秒钟内被索引并变得可搜索。 但是，要实现真正的实时性能（例如，亚秒级更新），需要仔细调整文档存储和管道设计。
Haystack 中实时搜索的关键在于文档存储处理频繁更新的能力。 例如，Elasticsearch（Haystack 后端的常见选择）使用倒排索引和刷新间隔（默认值：1 秒）来使新文档可搜索。 如果您的应用程序需要立即显示新数据，您可以缩短此间隔或手动强制索引刷新。 然后，Haystack 的管道可以查询更新后的索引，确保结果反映最新数据。 一个实际的用例可能是实时新闻聚合器：随着文章的摄取，它们会以近乎实时的方式进行索引，Haystack 使用 ElasticsearchRetriever 等组件立即检索它们。 但是，此方法假设您的索引过程与数据流入保持同步——如果您每秒处理数千个更新，则可能需要额外的缩放或批处理优化。
开发人员还应考虑管道复杂性。 例如，添加繁重的 NLP 模型（例如，密集检索器或重排序器）可能会引入延迟。 如果实时约束很严格，您可以限制检索后处理或使用缓存。 混合方法（将快速的基于关键字的检索与更轻量级的转换器相结合）可以平衡速度和准确性。 例如，使用 Elasticsearch 进行初始实时过滤，然后应用轻量级模型对前 10 个结果进行重新排序。 虽然 Haystack 本身并不能解决所有实时挑战，但其模块化设计使您可以调整组件以满足特定的延迟要求，使其适用于监控系统、实时仪表板或电子商务搜索等对新鲜度至关重要的应用。