要在 Haystack 中导出和可视化搜索结果，您可以使用内置工具和第三方库将结果转换为结构化格式，并创建有意义的可视化效果。 Haystack 提供了直接的方法来从其管道中提取数据，而常见的 Python 库（如 pandas 或 Matplotlib）可以处理可视化部分。 以下是在三个关键步骤中实现此目的的方法。
首先，要导出结果，请使用 Haystack 的管道输出。 当您通过管道运行查询（例如，Retriever + Reader 设置）时，结果将作为 Answer 或 Document 对象的列表返回。 这些对象包含元数据、分数和文本内容。 例如，在运行 pipeline.run(query="your_query") 后，您可以从每个结果中提取相关字段，如 text、score 或 meta（自定义元数据）。 将这些转换为 Python 字典或 pandas DataFrame 以进行结构化存储。 例如，使用 pd.DataFrame([doc.to_dict() for doc in results]) 创建一个 DataFrame，您可以将其保存为 CSV/JSON。 这允许轻松共享或进一步分析。
接下来，对于可视化，利用数据分析库。 对于基本探索，请使用 pandas 的内置绘图（例如，用于分数的条形图）或 Matplotlib/Seaborn 用于相关性分数的直方图。 如果您想要交互式可视化，Plotly 或 Streamlit 等工具效果很好。 例如，您可以绘制文档相似度分数的直方图来分析结果质量，或创建热图来比较多个查询。 要可视化文档关系，请对文档嵌入（通过 Haystack 的 EmbeddingRetriever 提取）使用降维技术（如 t-SNE 或 UMAP），并在 2D 空间中绘制它们。 这有助于识别相似文档的集群。
最后，考虑针对特定用例的自定义导出。 如果您需要与非技术团队共享结果，请将 DataFrames 导出到 Excel，或使用 Haystack 的 REST API 通过 Web 界面提供结果。 对于调试，以 JSON 格式（使用 Python 的 json 模块）记录结果会保留元数据和分数以供检查。 如果您将 Haystack 与 Elasticsearch 结合使用，Kibana 提供了内置的仪表板来可视化索引数据。 始终通过检查字段一致性（例如，确保分数已标准化）并使用示例查询测试可视化效果来尽早发现格式问题，从而验证导出的数据。