是的，Haystack 可以与自定义 NLP 模型一起使用。 Haystack 被设计为一个灵活的框架，用于构建搜索和问答系统，其架构允许开发人员无缝集成自定义模型。 无论您使用的是在 PyTorch、TensorFlow 或其他框架中训练的模型，Haystack 都提供了将这些模型包装到其管道组件中的工具。 例如，您可以通过从 Hugging Face 的 Transformers 库或自定义训练的模型加载模型，为抽取式问答创建一个自定义的 Reader。 这种灵活性确保您不会被锁定在预构建的解决方案中，并且可以根据您的特定用例调整框架。
Haystack 的模块化设计是支持自定义模型的关键。 该框架将工作流程分解为检索器、阅读器和管道等组件，这些组件可以单独定制。 例如，如果您已经训练了一个基于 BERT 的模型用于文档分类，您可以将其包装在 Haystack Classifier 组件中，并将其插入到预处理管道中，以在文档到达问答阶段之前对其进行过滤。 同样，如果您需要一个自定义嵌入模型用于语义搜索，您可以实现一个 Retriever，它使用您的模型来生成文档的向量表示。 Haystack 与 Hugging Face Transformers 和 spaCy 等库的兼容性简化了集成，因为您通常可以使用标准 API 加载模型，并以最少的代码更改将其包装。
在 Haystack 中使用自定义模型的一个实际示例包括为特定领域的任务微调预训练的语言模型。 假设您正在构建一个医疗 QA 系统，并且已经在临床文本上训练了一个 RoBERTa 模型。 您可以使用 transformers.AutoModelForQuestionAnswering 加载此模型，创建一个自定义的 FARMReader（用于 Hugging Face 模型的 Haystack 类），并将其插入到从医疗数据库检索文档的管道中。 Haystack 处理其余的事情，例如连接到 Elasticsearch 或 Weaviate 等文档存储以及管理 API 端点以提供预测。 这种方法确保您的自定义模型受益于 Haystack 的可扩展性和工具，同时解决特定领域的挑战。 通过将模型逻辑与基础设施问题分离，Haystack 让开发人员可以专注于优化他们的 NLP 模型，而无需为部署重新发明轮子。