是的，你可以使用 Haystack 与预训练语言模型。Haystack 是由 deepset 开发的开源框架，旨在与基于 Transformer 的模型无缝协作，包括流行的预训练模型，如 BERT、RoBERTa 或 GPT。该框架提供了将这些模型集成到管道中，用于诸如问答、语义搜索或文档检索等任务的工具。通过利用预训练模型，开发者可以构建能够理解自然语言查询并提取相关信息的应用程序，而无需从头开始训练模型。例如，你可以使用预训练的 BERT 模型来驱动一个扫描文档以寻找答案的问答系统，或者使用 sentence-transformers 模型来编码文本以进行语义相似性比较。
Haystack 的架构简化了合并预训练模型的过程。该框架包括 检索器 (用于获取文档) 和 阅读器 (用于提取答案) 等组件，它们都可以利用预训练模型。例如，你可以将密集检索器 (Dense Passage Retrieval, DPR) 与基于 BERT 的阅读器配对，以创建一个端到端的问答系统。检索器使用预训练的编码器将查询和文档映射到向量空间中，从而实现高效的相似性搜索。然后，阅读器处理检索到的文档以找到精确的答案。此外，Haystack 支持 Hugging Face 的 Transformers 库，允许开发者直接加载数千个预训练模型。 例如，你可以在 Haystack 的管道中使用来自 OpenAI 的 text-embedding-3-small 进行嵌入，或者使用来自 sentence-transformers 的 all-mpnet-base-v2 进行语义搜索。
定制很简单。如果预训练模型不能完全满足你的需求，你可以使用 Haystack 的训练实用程序在你的特定数据集上对其进行微调。例如，你可以在自定义的医学语料库上微调 RoBERTa 模型，以提高其在医疗保健应用程序中的性能。Haystack 还支持混合系统，其中预训练模型与基于规则的组件 (如关键字搜索) 协同工作。 这种灵活性让开发者可以平衡准确性和速度 —— 例如，使用轻量级模型进行初始文档过滤，并使用更大的模型进行详细分析。 通过抽象化管道编排和模型部署等复杂性，Haystack 使开发者能够专注于根据其用例定制预训练模型，无论是用于企业搜索、客户支持自动化还是研究工具。