要在 Haystack 中创建和管理 Pipeline，首先要定义一系列组件（称为节点），这些组件按特定顺序处理数据。 Haystack Pipeline 使用 Pipeline 类构建，该类允许您将检索器、阅读器或自定义组件等节点链接在一起。 您首先导入 Pipeline 类并实例化它，然后使用 add_node() 添加节点，指定其角色（例如，用于文档搜索的检索器）以及它们的连接方式。 例如，一个基本的问答 Pipeline 可能包括一个用于获取文档的检索器和一个用于提取答案的阅读器，它们按顺序链接在一起。 您还可以使用 YAML 文件配置 Pipeline，以提高可重用性，以声明性格式定义节点及其连接。
管理 Pipeline 涉及组织组件、处理依赖关系和确保高效执行。 Haystack 允许您将 Pipeline 配置另存为 YAML 文件，这使得在不重写代码的情况下对 Pipeline 进行版本控制和修改变得更加容易。 例如，YAML 文件可以使用 Elasticsearch 定义检索器节点，并使用 Hugging Face 模型定义阅读器节点，Pipeline 将来自检索器的输入路由到阅读器。 您可以使用 Pipeline.load_from_config() 动态加载这些配置，从而实现实验的灵活性。 日志记录和错误处理至关重要：Haystack 提供内置日志记录来跟踪数据流，您可以将节点包装在 try-except 块中，或使用自定义错误处理节点来优雅地管理故障。
高级 Pipeline 管理包括优化性能和扩展组件。 例如，您可以使用 Haystack 的 JoinDocuments 节点并行化节点，以合并来自多个检索器的结果，或为频繁查询使用缓存。 要为生产扩展 Pipeline，您可以使用 Haystack 的 REST API 或 Docker 等工具将节点部署为微服务。 监控也很关键——与 Prometheus 等工具集成以跟踪延迟或准确性指标。 如果某个组件成为瓶颈（例如，速度较慢的阅读器模型），您可以将其替换为更快的替代方案或调整批量大小。 最后，使用验证数据集测试 Pipeline 可确保可靠性，Haystack 的评估功能有助于衡量答案正确性或检索召回率等性能指标。