是的，Haystack 通过其灵活的架构以及与语言感知组件的集成支持多语言搜索和检索。该框架允许开发者利用特定语言的模型、文档存储和预处理工具，构建处理多种语言文档和查询的管道。此功能对于服务全球用户或分析跨语言数据的应用至关重要，而 Haystack 提供了有效实现该功能的构建模块。
Haystack 主要通过其与特定语言嵌入模型和文档存储的兼容性实现多语言支持。例如，您可以使用像 sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 或 xlm-roberta-base 这样的多语言 Transformer 模型，这些模型生成的嵌入可以捕获跨语言的语义。这些嵌入支持不同语言的查询和文档之间的相似性比较。在文档存储方面，Elasticsearch（一个受支持的后端）提供了特定语言的分析器和分词规则，允许正确索引德语、中文或阿拉伯语等语言的文本。开发者可以在索引设置期间配置这些分析器，以处理特定语言的细微差别，如复合词或基于字符的脚本。
一个实际的实现可能包括一个接收多种语言文档、使用语言检测或翻译组件对其进行处理并使用多语言检索器的管道。例如，您可以
- 使用语言检测模型（例如，
langdetect库）在索引期间按语言对文档进行分类。 - 使用 Elasticsearch 分析器进行特定语言的文本清洗或词干提取。
- 使用像
EmbeddingRetriever这样的跨语言检索器搭配多语言模型来检索结果，它可以将英文查询匹配到西班牙语文档。对于问答任务，像 deepset/xlm-roberta-large-qa-multi 这样的模型即使查询语言不同，也能从多语言文档中提取答案。虽然 Haystack 本身不处理翻译，但您可以根据需要将翻译 API 或模型（例如 Hugging Face 上的 Helsinki-NLP 翻译器）集成到管道中，将内容标准化为单一语言。开发者应针对其目标语言测试模型和分析器的组合，因为性能会因训练数据覆盖范围和语言差异而有所不同。