是的，您可以使用 Haystack 来进行信息提取任务。 Haystack 是一个开源框架，专为构建搜索和问答系统而设计，但其模块化架构使其可以适应从非结构化文本中提取结构化信息。 它提供了处理文档、集成机器学习模型和构建管道以自动化提取工作流程的工具。 例如，您可以使用 Haystack 来识别实体（如名称、日期或位置）、对文档进行分类或从大型数据集中提取特定问题的答案。 它的灵活性允许开发人员组合预训练模型、自定义逻辑和数据库来处理各种提取需求。
Haystack 的优势在于其基于管道的方法。 一个典型的提取管道可能包括一个文档预处理器，用于将文本拆分为可管理的部分，一个检索器来缩小相关部分，以及一个阅读器或自定义组件来提取特定信息。 例如，您可以在管道中使用预训练的命名实体识别 (NER) 模型来识别财务报告中的公司名称。 Haystack 支持与 Hugging Face Transformers 等库中的模型集成，使您无需进行大量设置即可利用最先进的语言模型。 此外，它的 DocumentStore 组件（例如，Elasticsearch 或 InMemory）允许高效地存储和检索文本数据，这在使用大量文档时至关重要。
开发人员可以为特定用例定制 Haystack。 假设您需要从法律文件中提取合同条款。 您可以构建一个管道，首先将 PDF 预处理为文本，然后使用基于规则的检索器来查找包含“终止条款”等关键字的部分，最后应用自定义训练的模型来提取日期和义务。 Haystack 还支持主动学习工作流程，您可以通过标记有问题的示例并重新训练模型来迭代地提高提取准确率。 虽然它需要一些初始设置，但 Haystack 的文档和社区资源为配置组件提供了明确的指导，即使对于信息提取新手开发人员来说，它也是可以访问的。 总的来说，对于需要可扩展、可定制的提取工作流程的项目来说，这是一个实用的选择。