是的，您可以使用 Haystack 在大规模数据库或大数据系统上进行搜索。 Haystack 是一个开源框架，旨在构建搜索系统，包括语义搜索、问题解答和检索增强生成（RAG）。 虽然它本身不是数据库，但它与现有数据库和数据管道集成，以实现高效的搜索功能。 它的模块化架构允许开发人员将其连接到各种数据源，例如 Elasticsearch、PostgreSQL 或 AWS S3 等云存储系统，使其能够适应大型数据集。 Haystack 处理文档索引、嵌入生成和查询等任务，这些任务对于扩展搜索操作至关重要。
例如，如果您在 Elasticsearch 中存储了数百万个文档，Haystack 可以将它们索引和预处理为针对语义搜索优化的格式。 您可以使用 Haystack 的管道将大型文档拆分为更小的块，使用 BERT 或 OpenAI 的 text-embeddings 等模型生成嵌入，并将这些嵌入存储在 FAISS 或 Milvus 等向量数据库中。 这种设置允许跨高维数据进行快速相似性搜索。 此外，Haystack 支持分布式处理，用于嵌入生成等任务，这些任务可以在 GPU 集群或无服务器函数中并行化，以高效地处理大量数据。 开发人员还可以自定义检索逻辑（结合关键字和向量搜索），以平衡特定用例的速度和准确性。
但是，可扩展性取决于您的基础设施以及您如何配置 Haystack 组件。 例如，使用针对数十亿个向量优化的向量数据库（如 Weaviate）将比简单的内存 FAISS 索引在规模上表现更好。 同样，将 Haystack 与 Apache Spark 等分布式计算框架集成以进行预处理可以帮助管理大数据工作负载。 重要的是监控资源使用情况，例如嵌入的内存以及 Haystack 和您的数据库之间的网络延迟。 虽然 Haystack 提供了连接到大型系统的工具，但它在生产中的性能最终取决于周到的架构设计、适当的硬件分配以及优化，例如缓存频繁查询或尽早修剪不太相关的结果。