要将 Haystack 与 LangChain 和 LlamaIndex 集成，您可以利用它们在文档检索、语言模型编排和数据索引方面的互补优势。 Haystack 擅长构建搜索管道和问答系统，LangChain 擅长链接语言模型操作，而 LlamaIndex 专注于高效的数据索引和检索。 通过结合这些工具，您可以创建强大的应用程序来处理复杂的工作流程，例如检索文档、使用语言模型处理文档以及组织结果。
对于 LangChain 集成，在 LangChain 工作流程中使用 Haystack 组件，例如检索器或文档存储。 例如，将 Haystack 检索器（例如，ElasticsearchRetriever）包装为 LangChain Tool，使 LangChain 代理能够获取相关文档。 这是一个简化的代码片段
from langchain.agents import Tool
from haystack.nodes import ElasticsearchRetriever
retriever = ElasticsearchRetriever(...)
haystack_tool = Tool(
name="DocumentRetriever",
func=lambda query: [doc.content for doc in retriever.retrieve(query)],
description="Fetches documents related to a query"
)
相反，您可以在 Haystack 管道中使用 LangChain 的 LLM 包装器（例如，OpenAI）。 例如，将基于 LangChain 的 PromptNode 添加到 Haystack，以使用 LangChain 的模型集成生成答案。 这允许 Haystack 处理检索，而 LangChain 管理语言模型交互。
对于 LlamaIndex，使用其数据连接器将文档摄取到 Haystack 中。 LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 或数据库连接器可以加载数据，然后您可以将其索引到 Haystack 的文档存储中（例如，InMemoryDocumentStore）。 或者，将 Haystack 的默认检索器替换为 LlamaIndex 的向量搜索查询引擎。 例如
from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from haystack.document_stores import InMemoryDocumentStore
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
# Use LlamaIndex's query engine in Haystack via a custom component
class LlamaIndexRetriever:
def retrieve(self, query):
return [Document(content=query_engine.query(query).response)]
此设置允许 Haystack 使用 LlamaIndex 的优化索引，同时保留 Haystack 的管道灵活性以进行过滤或后处理等任务。
关键优势在于将 Haystack 的模块化管道与 LangChain 的 LLM 编排和 LlamaIndex 的索引相结合。 例如，构建一个管道，其中 LlamaIndex 预处理和索引数据，Haystack 检索相关片段，而 LangChain 生成摘要或答案。 这种方法对于诸如客户支持系统之类的应用程序非常有用，在这些应用程序中，您需要快速检索（Haystack）、结构化的 LLM 工作流程（LangChain）和高效的数据组织（LlamaIndex）。 通过标准化文档格式（例如，将 LlamaIndex 节点转换为 Haystack Document 对象）以及使用诸如 FAISS 或 Elasticsearch 之类的共享工具进行混合存储，确保兼容性。