在 Haystack 中处理多步骤检索和推理任务需要使用其流水线架构的结构化方法。 Haystack 允许开发人员将检索器、阅读器和生成器等组件按顺序链接起来，以处理复杂的查询。例如，您可以首先使用检索器检索相关文档，然后过滤或重新排序它们，最后将结果传递给阅读器或生成器进行推理。这种模块化设计使您可以将任务分解为可管理的步骤，同时保持灵活性，以便为特定用例定制工作流程。
一种常见的模式是结合稀疏检索器和密集检索器来提高召回率和准确率。 例如，您可以使用 BM25Retriever 进行基于关键字的文档检索，然后使用 DensePassageRetriever 来捕获语义匹配。 在合并结果后，像 TransformersReader 这样的阅读器可以从排名最高的文档中提取答案。 对于需要合成的任务，Generator 组件（例如，利用大型语言模型）可能会分析检索到的上下文以生成最终答案。 开发人员可以使用 Haystack 的 Pipeline 类控制流程，该类支持条件逻辑、分支和自定义节点。 例如，您可以添加一个节点来验证中间结果或根据置信度重新路由处理。
为了处理推理，Haystack 的 PromptNode 可用于指导语言模型完成多步骤逻辑。 例如，在事实核查场景中，您可以首先检索证据文档，然后使用类似“基于[文档]，声明[X]是否为真？”的提示来生成有根据的判断。 对于更复杂的工作流程，您可以创建自定义节点来执行计算、聚合结果或应用特定领域的规则。 调试工具（例如管道执行的可视化和中间输出）有助于完善每个步骤。 通过系统地测试和迭代单个组件，开发人员可以优化检索准确性和多阶段任务中的推理质量。