要使用 Haystack 构建自动化内容推荐系统，您需要利用其文档检索和排序功能。Haystack 旨在构建搜索和问答系统，但其组件可以适应推荐任务。核心思想是索引您的内容，根据用户上下文检索相关项目，并使用机器学习模型优化结果。首先准备您的数据（文章、产品等），并将其存储在 Elasticsearch 或 FAISS 等文档存储中。然后，使用检索器和排序器将用户偏好与内容匹配。
首先，构建您的数据以便索引。将您的内容转换为包含元数据（例如，类别、标签）和 Embedding（用于衡量语义相似度）的文档。例如，如果推荐博客文章，每篇文档可以包含文章文本、主题标签以及使用 Sentence Transformers 等模型生成的 Embedding。使用 Haystack 的 Document 类来格式化数据，并使用 Pipeline 将其摄入文档存储。Elasticsearch 非常适合混合搜索（结合关键词和向量搜索），而 FAISS 则针对纯向量检索进行了优化。在索引过程中，确保存储元数据以便进行过滤（例如，排除用户已查看的内容）。
接下来，配置检索和排序逻辑。使用 BM25（用于基于关键词的匹配）或 DensePassageRetriever 等密集检索器来获取初始候选结果。例如，如果用户正在阅读 Python 教程，检索器可以找到标记为“Python”或具有相似 Embedding 的文章。然后，应用一个交叉编码器模型（例如，MiniLM-L6）等排序器，根据相关性重新排列结果。Haystack 的 JoinDocuments 和 TransformersRanker 节点可以将来自多个检索器的结果合并并评分。为了个性化推荐，通过过滤文档或提升特定标签的评分来整合用户行为（例如，过去的点击）。例如，如果用户经常阅读机器学习内容，添加一个元数据过滤器以优先推荐标记为“ML”的文章。
最后，实施一个反馈循环以持续改进。跟踪用户交互（点击、停留时间），并使用这些数据重新训练模型或调整排序权重。例如，如果用户始终跳过关键词检索器推荐的文章，但参与基于向量的结果，则增加管道中密集检索器的权重。使用 Haystack 的评估工具来衡量 precision@k 或 recall 等指标，并在部署前离线测试新模型。使用 Haystack 的 REST 框架将系统部署为 API，确保它能随着您的文档存储进行扩展。这种方法平衡了效率和准确性，利用 Haystack 的模块化设计来适应不同的内容类型和用户需求。