如何使用 Haystack 实现模糊搜索？

要使用 Haystack 实现模糊搜索，您需要配置一个支持近似字符串匹配的检索器，并将其集成到您的搜索管道中。 Haystack 是一个用于构建搜索系统的 Python 框架，它通过 Elasticsearch 或 OpenSearch 等后端支持模糊搜索。 这些数据库处理文本相似性算法，允许您考虑拼写错误、错别字或部分匹配。 首先，设置一个文档存储（例如，ElasticsearchDocumentStore）和一个检索器（例如，ElasticsearchRetriever）来查询它。 模糊逻辑在查询级别应用，方法是修改搜索参数（如 fuzziness）或在特定查询类型中使用通配符。

配置您的检索器以在执行搜索时使用模糊参数。 例如，对于 Elasticsearch，您可以将 query 字典传递给 ElasticsearchRetriever，其中包含带有 fuzziness: "AUTO" 的 match 子句。 这会告诉 Elasticsearch 根据查询词的长度自动确定允许的编辑距离（字符更改的数量）。 您还可以将 fuzziness 设置为固定值（例如，2）以进行更严格的控制。 对于 OpenSearch，也适用类似的参数。 这是一个简化的 Haystack 模糊查询示例

retriever = ElasticsearchRetriever(document_store=document_store, query={
 "query": {
 "match": {
 "content": {
 "query": "{query}",
 "fuzziness": "AUTO"
 }
 }
 }
})

将此检索器与管道结合使用以处理用户查询。 例如，使用带有检索器的 Pipeline 和 PromptNode 来生成答案。 当用户提交像“exmaple”这样的搜索词时，模糊逻辑将匹配包含“example”的文档。

模糊搜索与其它技术结合使用时效果最佳。 例如，预处理文本（转换为小写、删除特殊字符）可确保一致性。 您还可以将模糊匹配与 BM25 或混合搜索（结合关键字和语义搜索）结合使用，以获得更好的结果。 请注意，过度宽泛的模糊性会降低精度，因此请测试不同的设置。 如果性能至关重要，请使用 Elasticsearch 的 multi_match 以及 fields 和 fuzziness 参数将模糊搜索限制到特定字段。 根据您的数据和典型的查询模式调整这些设置。