要使用 Haystack 进行文档摘要，您可以利用其管道架构和为处理文本而设计的预构建组件。 Haystack 提供了连接文档存储（存储文本的位置）、检索器（用于获取相关文档）和摘要节点（用于浓缩内容）的工具。 该过程通常涉及将文档提取到可搜索的索引中，检索上下文相关的段落，然后使用基于 Transformer 的模型总结这些段落。 这种方法对于处理大量文本同时保持对关键信息的关注非常有效。
首先，通过安装库 (pip install farm-haystack) 并初始化文档存储来设置 Haystack 管道。 例如，使用 InMemoryDocumentStore 简化操作，或使用 Elasticsearch 实现可扩展性。 使用存储文本和元数据的 Document 对象添加文档（例如，PDF、文本文件）。 接下来，配置一个检索器，例如 BM25Retriever，以根据查询获取最相关的文档。 然后，将 TransformersSummarizer 节点添加到管道，并指定一个预训练的摘要模型，例如 facebook/bart-large-cnn 或 google/pegasus-xsum。 在管道（例如，Pipeline()）中连接这些组件，以便检索器首先缩小文档范围，摘要器处理结果。 例如，管道可以采用“总结气候变化的影响”之类的查询，检索最重要的文档，并返回简洁的摘要。
自定义是关键。 您可以调整摘要器的参数，例如 max_length 来控制输出大小或 clean_up_tokenization_spaces 以提高可读性。 如果您的文档很长，请使用 PreProcessor 将它们拆分为较小的段落，以避免超过模型的令牌限制。 对于特定领域的文本（例如，医疗报告），请使用 Hugging Face 的 transformers 等库在您的数据上微调摘要模型。 Haystack 还支持集成多个摘要器或将摘要与其他任务（例如，问答）相结合。 例如，法律团队可以首先总结案例文件，然后运行 QA 管道以提取具体裁决。 通过根据您的用例定制管道和模型，您可以有效地平衡速度、准确性和输出质量。