是的，您可以使用 Haystack 构建推荐系统，但重要的是要了解它的优势如何与您的特定用例相符。 Haystack 是一个开源框架，专为构建搜索和检索增强型应用程序而设计，重点是自然语言处理 (NLP) 任务。 虽然它通常与问答系统或语义搜索相关联，但其模块化架构和对基于向量的检索的支持使其适用于推荐场景。 例如，如果您的目标是根据文本相似性（例如，文章、产品或文档）推荐项目，Haystack 的文档存储和检索管道可以有效地将用户偏好与相关内容进行匹配。
典型的 Haystack 推荐系统可能涉及在 Elasticsearch 或 Weaviate 等文档存储中索引项目元数据或描述。 使用密集向量嵌入（例如，来自 Sentence-BERT 或 OpenAI 模型），您可以将文本数据转换为捕获语义含义的数值表示。 当用户与某个项目交互时（例如，单击某个产品），Haystack 可以通过比较目标项目的向量嵌入与整个数据集来检索相似的项目。 例如，电子商务平台可以使用此方法来推荐描述在语义上与用户先前查看过的产品描述非常相似的产品。 此外，Haystack 的管道系统允许您将检索器与过滤器或重新排序器结合使用，以根据诸如受欢迎程度或时效性之类的辅助标准来优化结果。
但是，Haystack 可能并不适合所有推荐场景。 依赖于用户-项目交互矩阵的传统协同过滤方法不在其核心功能范围内。 相反，Haystack 在基于内容的推荐中表现出色，其中文本或语义相似性是关键。 开发人员可以通过将自定义模型或外部 API 集成到管道中来扩展其功能。 例如，您可以将 Haystack 的检索器与分类器配对，该分类器可以根据历史数据预测用户偏好。 虽然它需要仔细设计，但 Haystack 的灵活性及其与现代 NLP 工具的集成使其成为已经使用该框架或优先考虑推荐中的语义理解的团队的可行选择。