在 Haystack 中处理大型查询需要策略来管理数据量并保持性能。主要方法是将查询分解为更小、更易于管理的块，并优化检索组件。 Haystack 的 PreProcessor 类可以将文档分割成段（例如，500 字的块），以避免用过多的文本压垮模型。例如，使用 split_by="word" 和 split_length=500 可以确保每个块都可以被具有令牌限制的转换器处理。此外，使用 AsyncPipeline 进行异步处理可以防止在大型操作期间发生阻塞，从而允许并行执行文档检索或问答等任务。
优化检索方法对于提高效率至关重要。在使用速度较慢但更精确的密集检索器（例如，EmbeddingRetriever）之前，使用稀疏检索器（如 BM25Retriever）进行快速的基于关键字的过滤。例如，结合 BM25 将结果缩小到 1,000 个文档，然后使用密集检索器对前 100 个文档进行排名。调整 top_k 参数以平衡速度和准确性——较低的值可以减少计算负载。对于非常大的数据集，请考虑使用近似最近邻 (ANN) 库（如 FAISS 或 Milvus）来加速向量相似性搜索。这些工具以牺牲最小的准确性为代价来显着提高性能的方式索引嵌入。
扩展基础设施和利用缓存可以进一步提高大型查询的处理能力。使用 Docker 或 Kubernetes 在分布式环境中部署 Haystack 组件，以并行处理工作负载。例如，在负载均衡器后面运行多个检索器或阅读器节点。实施缓存机制（例如，Redis）来存储频繁的查询结果或预先计算的嵌入，从而减少冗余计算。使用 Prometheus 等工具监控性能，以识别瓶颈——如果阅读器模型难以处理 10,000 个文档，请调整块大小或添加 GPU 资源。通过结合预处理、优化的检索和可扩展的基础设施，Haystack 可以有效地管理大型查询，而不会影响响应能力。