要使用 Haystack 实现个性化搜索结果，你需要将用户特定数据与文档检索和排序逻辑相结合。 Haystack 的模块化架构允许你通过将用户偏好、行为或元数据整合到搜索过程中来自定义检索管道。 关键步骤包括使用用户上下文丰富搜索查询、基于个性化标准过滤或重新排序结果以及高效存储/访问用户数据。
首先，收集并存储可用于个性化的用户特定数据。 例如，跟踪用户交互（点击、喜欢）、人口统计信息（位置、职位）或明确的偏好（保存的过滤器）。 将此数据存储在搜索执行期间可访问的数据库或用户配置文件服务中。 在 Haystack 中，你可以使用自定义组件在查询执行之前获取此数据。 例如，UserContextFetcher 组件可以从 PostgreSQL 表中检索用户喜欢的文档类别，并将它们传递给检索器。 如果使用 Elasticsearch 作为后端，你可能会将用户特定的元数据与文档一起索引，以实现高效过滤。
接下来，修改检索或排序过程以合并此数据。 对于基本的个性化设置，可以使用 Haystack 的 ElasticsearchFilterRetriever 根据用户偏好过滤结果。 例如，对“AI 伦理”感兴趣的用户可以自动过滤他们的查询，使其仅包含标记有该主题的文档。 对于更高级的场景，可以使用 Haystack 的 Ranker 组件（如 SentenceTransformersRanker）基于查询和用户配置文件的相似性来重新评分文档。 你可以为用户的兴趣创建嵌入，并使用余弦相似度将它们与查询嵌入组合。 或者，实现一个自定义的排序器，如果文档与用户的历史交互相匹配，则将文档的权重设置为更高。
最后，测试并迭代。 使用 Haystack 的评估工具（如 Pipeline.eval()）来衡量个性化带来的精确率/召回率的改进。 例如，比较 A/B 测试中个性化和非个性化结果之间的点击率。 通过缓存频繁访问的用户数据和优化数据库查询来确保可扩展性。 如果使用基于向量的个性化，请考虑预先计算用户兴趣嵌入以减少延迟。 在存储或处理个人信息时，请注意隐私，对用户数据进行匿名化，并遵守 GDPR 等法规。