要使用 Haystack 创建一个多语言搜索引擎，您需要结合使用多语言嵌入、语言感知预处理以及可以处理跨语言查询的检索管道。Haystack 的模块化设计允许您集成文档存储、检索器和语言模型等组件，以支持多种语言。核心思想是将不同语言的文本映射到一个共享的嵌入空间中，以便在语义上相似的内容（无论语言如何）聚类在一起，以实现准确的检索。
首先，选择一个多语言嵌入模型。像 sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 或 sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v2 这样的模型经过训练，可以将多种语言的文本编码到共享的向量空间中。这些模型允许一种语言（例如，法语）的查询与另一种语言（例如，英语）的文档匹配，如果它们的含义一致。在 Haystack 中，您可以将 EmbeddingRetriever 与这些模型之一一起使用来索引文档。例如，在索引时，检索器将每个文档的文本转换为嵌入，并将其存储在向量数据库（如 FAISS 或 Elasticsearch）中。在搜索期间，使用相同的模型嵌入查询，系统检索具有最接近嵌入的文档。
接下来，处理语言检测和预处理。如果您的文档尚未标记其语言，请使用像 langdetect 这样的库在索引期间检测并标记它们。此步骤确保您可以应用特定于语言的规则（例如，分词），如果需要。但是，多语言转换器模型通常可以有效地处理原始文本，因此最少的预处理（如下划线或删除特殊字符）可能就足够了。对于查询，动态检测输入语言或让用户指定它。如果您的搜索引擎需要以特定语言返回结果，请向管道添加过滤器。例如，您可以使用 FilterRetriever 在初始多语言检索后排除不需要的语言的文档。
最后，设计可扩展的管道。基本设置可能包括 DocumentStore（例如，用于快速向量搜索的 FAISS）、带有多语言模型的 EmbeddingRetriever，以及可选组件（如 Translator）以将查询或结果转换为目标语言。例如，如果用户以西班牙语搜索但想要英文结果，您可以在嵌入查询之前将其翻译成英语，或者在检索后将检索到的英文文档翻译成西班牙语。使用混合语言数据集测试系统以确保其健壮性。如果性能因语言而异，请考虑在特定于域的多语言数据上微调嵌入模型，或者添加使用像 BM25 这样的跨语言模型进行混合检索的重新排名步骤。