是的，您可以使用 Haystack 来实现检索增强生成 (RAG)。 Haystack 是一个开源框架，专为构建搜索和问答系统而设计，它提供了用于集成检索和生成组件的内置工具。 它允许开发人员将文档检索器（如数据库或搜索引擎）与语言模型连接起来，以创建首先获取相关信息，然后根据该上下文生成答案的管道。 这直接符合 RAG 通过外部知识增强文本生成的核心概念。
要在 Haystack 中实现 RAG，通常需要设置一个包含两个主要阶段的管道：检索和生成。 首先，将文档加载到 DocumentStore（例如 Elasticsearch、FAISS 或 Milvus）中，该存储库存储和索引文本数据。 接下来，Retriever 组件（如 BM25 或密集神经模型）搜索 DocumentStore 以查找与用户查询相关的段落。 然后，将这些检索到的文档传递给 Generator——通常是大型语言模型 (LLM)，如 GPT-4 或 FLAN-T5——它将信息综合成连贯的答案。 例如，您可以配置一个管道，使用 BM25 检索器从 Elasticsearch 中提取技术文档，然后使用 Hugging Face 的 text-generation 管道来生成答案。 Haystack 的模块化设计使其能够轻松地交换组件，例如测试不同的检索器或 LLM，而无需重写整个系统。
Haystack 还为特定的 RAG 用例提供定制。 您可以通过调整 top_k（要检索的文档数）等参数或使用结合了关键字和语义搜索的混合方法来微调检索器的性能。 对于生成器，您可以控制响应长度、温度或重复惩罚来提高输出质量。 此外，Haystack 还包括用于预处理数据（例如，将文档拆分为块）和使用召回率或答案相似度等指标评估管道准确性的实用程序。 例如，构建客户支持机器人的开发人员可以将常见问题解答文章预处理成更小的部分，使用密集检索器检索最相关的文章，并使用 OpenAI 的 API 生成简洁的答案。 这种灵活性确保 Haystack 能够适应不同的需求，同时抽象协调检索和生成步骤所涉及的大部分复杂性。