要使用 Haystack 构建问答系统，你需要设置一个包含文档存储、检索器和阅读器的流水线。 Haystack 是一个用于构建搜索和 NLP 系统的 Python 框架，它可以很好地与 Elasticsearch 和 Hugging Face 模型等工具集成。首先使用 pip install farm-haystack 安装 Haystack，然后选择一个文档存储来索引你的数据——Elasticsearch 是可扩展设置的常见选择，而 InMemoryDocumentStore 适用于较小的实验。 使用 Haystack 的 Document 类将你的文档（例如，文本文件、PDF）加载到存储中，该类将数据结构化为文本内容和元数据。 例如，你可以将 FAQ 文档转换为 Document 对象的列表，其中包含 content 和 meta 字段，例如 source 或 category。
接下来，配置一个检索器来获取查询的相关文档。 Haystack 支持稀疏检索器，例如用于基于关键字匹配的 TF-IDFRetriever 和密集检索器，例如用于语义相似性的 EmbeddingRetriever。 如果使用密集检索器，请将其与句子嵌入模型（例如，sentence-transformers/all-mpnet-base-v2）配对。 检索器扫描文档存储并返回可能包含答案的文档子集。 然后，添加一个阅读器组件，从这些文档中提取答案。 阅读器通常是基于 Transformer 的模型，例如 deepset/roberta-base-squad2，你可以通过 TransformersReader 加载它。 阅读器处理检索到的文本并返回带有置信度分数的答案。 例如，像“如何重置我的密码？”这样的查询会触发检索器查找相关的支持文章，阅读器会提取诸如“转到设置 > 帐户安全”之类的步骤。
最后，使用 ExtractiveQAPipeline(retriever, reader) 将这些组件组装成一个流水线，并使用示例查询对其进行测试。 你可以通过在你特定领域的数据上微调检索器或阅读器来优化性能。 对于可扩展性，使用 Haystack 的 RESTPipeline 或像 FastAPI 这样的框架在 REST API 后面部署文档存储和流水线。 如果你需要更低的延迟，请考虑切换到较小的阅读器模型或缓存频繁的查询。 Haystack 还支持高级功能，例如预处理器（用于清理文本）和评估器（用于测量准确性），这些功能有助于迭代系统。 例如，你可能会使用示例问题的数据集评估你的流水线，并调整检索器的 top_k 参数以平衡速度和准确性。