在 Haystack 中处理大规模数据集需要高效的数据管理、优化的检索管道和可扩展的基础设施相结合。关键在于构建工作流程，以最大限度地减少开销，同时在索引和查询期间保持高性能。以下是如何处理它的方法
1. 使用文档存储进行高效索引 首先选择一个可以随着数据扩展的文档存储。 Haystack 支持 Elasticsearch、OpenSearch 或 FAISS 等数据库，这些数据库可以高效地处理大量数据。例如，Elasticsearch 非常适合文本繁重的数据集，因为它具有分布式架构和快速的关键字搜索。在索引时，使用 Haystack 的 PreProcessor 将大型文档拆分为较小的块（例如，200-500 个 token），以避免超过嵌入模型或搜索引擎的 token 限制。在索引期间使用并行处理——诸如带有多个 worker 的 Haystack 的 Pipeline 或异步批量处理之类的工具可以加快此过程。例如，您可以将 100 万个文档分批处理为 1 万个块，并使用带有 PostgreSQL 的 SQLDocumentStore 进行元数据跟踪。
2. 优化的检索管道 设计检索管道以平衡速度和准确性。对于语义搜索，使用 EmbeddingRetriever 这样的 Retriever 和 GPU 加速模型（例如，sentence-transformers/all-mpnet-base-v2）来高效地生成嵌入。将其与 FAISS 或 Milvus 等向量数据库配对，以实现快速的相似性匹配。对于混合搜索（结合关键字和语义），使用 Haystack 的 EnsembleRetriever 来合并来自 Elasticsearch 和向量存储的结果。限制每个步骤返回的文档数量（例如，top_k=20），以减少计算负载。如果使用 RAG 管道，则缓存嵌入以避免为重复查询重新计算它们。
3. 扩展和监控 在分布式环境中使用 Docker 或 Kubernetes 部署 Haystack 组件，特别是对于诸如 Elasticsearch 或 GPU 支持的推理服务器之类的关键服务。使用 Haystack 的 REST API 或异步查询处理来管理高请求量。使用诸如 Prometheus/Grafana 之类的工具监控数据库指标（例如，查询延迟、内存使用情况），并使用 Haystack 的调试日志来识别瓶颈。对于非常大的数据集，请考虑跨多个节点对文档存储进行分片，或使用诸如 AWS OpenSearch 之类的云原生解决方案。在扩大规模之前，定期使用数据的子集进行测试，以验证管道效率。
通过专注于分块、并行化和选择正确的基础设施，您可以有效地管理 Haystack 中的大型数据集，而不会牺牲性能。