是的，您可以使用 Haystack 构建对话式 AI 或聊天机器人，特别是对于需要从结构化或非结构化数据中检索信息或生成答案的组件。 Haystack 是一个开源框架，专为构建搜索和问答系统而设计，这使其非常适合文档检索、语义搜索和文本生成等任务。 虽然它不是一个全栈聊天机器人框架（如 Rasa 或 Dialogflow），但它在聊天机器人需要通过查询知识库、文档或数据库来回答问题的情况下表现出色。 例如，您可以使用 Haystack 构建一个客户支持机器人，该机器人从产品手册或内部知识库中提取答案。
一个典型的用例是将 Haystack 的文档检索管道与对话管理系统相结合。 例如，您可以使用 Haystack 来处理用户的查询，从数据库或 Elasticsearch 索引中提取相关文档，然后使用像 BERT 或 GPT 这样的语言模型生成响应。 这种方法非常适用于需要基于大型数据集提供准确、上下文感知答案的聊天机器人。 例如，医疗保健聊天机器人可以使用 Haystack 来检索医疗指南或研究论文，然后综合出一个简洁的答案。 Haystack 的模块化设计允许开发人员自定义管道 - 添加预处理步骤（如文本清理）、在密集或稀疏检索方法之间进行选择，或集成第三方模型以提高准确性。
然而，Haystack 本身并不处理对话状态管理或多轮对话。 要构建一个功能齐全的聊天机器人，您需要将其与一个管理对话流程、用户意图识别和上下文跟踪的框架集成。 像 Rasa、Microsoft Bot Framework 这样的工具，或者使用 Python 库（例如，状态机）的自定义逻辑可以填补这个空白。 例如，您可以使用 Rasa 来识别用户的意图（例如，“预订航班”），并使用 Haystack 通过查询航空公司文档来回答诸如“行李政策是什么？”之类的后续问题。 Haystack 的 REST API 也简化了部署，允许您单独提供检索/生成组件，而聊天机器人后端处理用户交互。 总之，Haystack 是一个强大的知识驱动型对话式 AI 工具，但最好作为更广泛系统的一部分使用。