要使用 Haystack 为特定用例微调模型，首先准备您的数据并选择一个基础模型。Haystack 支持 Hugging Face Transformers 等框架，因此您可以选择一个与您的任务（例如，问答或文档分类）相符的预训练模型（例如，BERT、RoBERTa）。将您的数据集转换为与 Haystack 管道兼容的格式，例如用于 QA 任务的 SQuAD 风格 JSON。例如，如果您正在构建一个医疗 FAQ 系统，请将您的数据构建为带有注释答案的上下文-段落对。 使用 Haystack 的 DocumentStore 索引您的数据，并利用其预处理工具将文本分割成可管理的块（如果需要）。确保您的数据集足够大以捕获您所在领域的细微差别，但又足够小以避免过多的训练时间。
接下来，使用 Haystack 的 FarmTrainer 配置训练管道，或与 Hugging Face 的 Trainer 集成。根据您的模型大小和数据集定义超参数，例如学习率（例如，2e-5）、批量大小和 epoch。例如，在自定义法律文档数据集上训练 BERT-base 模型可能需要 3-5 个 epoch，批量大小为 16。使用 Haystack 的评估指标（例如，精确匹配、F1 分数）来验证训练期间的性能。如果您正在为语义搜索进行微调，请使用对比损失函数并将您的数据配对为正/负示例。保存检查点以避免丢失进度并比较模型版本。为了实现可重复性，使用 MLflow 或 Weights & Biases 等工具记录实验，这些工具可以与 Haystack 工作流程顺利集成。
最后，将微调后的模型部署到 Haystack 管道中进行推理。用您训练的版本替换 Retriever 或 Reader 组件中的默认模型。例如，在微调模型以识别支持票证中的产品名称后，将其插入 TransformersReader 以从新票证中提取实体。使用真实世界的查询测试管道以识别差距（例如，处理模棱两可的术语），并在需要时进行迭代。通过量化模型或使用 ONNX 运行时进行更快的推理来优化性能。记录该过程，包括数据集的细节和超参数，以简化未来的更新。通过遵循这些步骤，您可以调整 Haystack 的工具来创建量身定制的 NLP 解决方案，而无需重新发明核心基础设施。