是的，你可以使用 Haystack 进行网络抓取和数据提取任务，但重要的是要理解它如何融入工作流程。Haystack 主要是一个框架，用于构建使用自然语言处理 (NLP) 的搜索系统和问答应用程序。虽然它不包含内置的网络抓取工具（如 HTTP 请求处理程序或 HTML 解析器），但它擅长处理和结构化提取后的文本数据。例如，如果你使用像 Scrapy 或 Beautiful Soup 这样的库从电子商务网站抓取产品描述，Haystack 可以帮助你使用其文档存储和 NLP 管道索引、搜索和分析该内容。
要将网络抓取与 Haystack 集成，你通常需要使用两步流程。首先，使用专用抓取工具从网站抓取原始数据。例如，你可能从网页中提取产品评论并将其保存为文本文件。接下来，将这些数据加载到 Haystack 的 Document 对象中，这些对象旨在存储文本和元数据。然后，Haystack 的预处理管道可以清理、拆分或丰富文本——例如，使用它的 PreProcessor 将长篇文章分成更小的块。你还可以利用 Haystack 的 NLP 模型对抓取的数据执行命名实体识别或摘要等任务，将非结构化文本转化为结构化见解。
但是，Haystack 不能替代专用的网络抓取框架。它缺少处理动态 JavaScript 渲染、绕过反爬虫措施或管理大规模爬取的特性。对于这些任务，你仍然需要像 Selenium、Scrapy 或 Puppeteer 这样的工具。Haystack 的优势在于后处理：一旦你收集了原始数据，它就提供了一个强大的生态系统来转换和查询它。例如，在抓取新闻网站之后，你可以使用 Haystack 的 Retriever 和 Reader 组件来构建可搜索的知识库或回答有关文章的问题。这使其成为抓取管道的宝贵补充，但不是一个独立的抓取解决方案。