要提高 Haystack 中搜索结果的准确性，请重点优化检索器、完善预处理，并调整读取器或重排序器组件。Haystack 基于流水线的架构允许在每个阶段进行调整以增强相关性。首先，确保您的检索器（例如 Elasticsearch 或 BM25）配置正确。例如，调整 analyzer 设置以处理同义词或词干提取的词语，或者使用自定义映射来优先处理特定字段。如果使用 DPR 或 sentence-transformers 等稠密检索器，请在特定领域数据上微调嵌入模型，以更好地捕捉上下文相关性。例如，针对医疗保健应用在医学文本上训练嵌入模型会比使用通用预训练模型产生更好的结果。
检索后的处理是另一个关键领域。实现使用交叉编码器（例如基于 BERT 的模型）的重排序，以重新评分检索器的初始结果。一种常见的方法是使用 Haystack 的 TransformersRanker 来优先处理更符合查询意图的文档。此外，应用过滤器以使用元数据（例如日期范围、类别）缩小结果范围，从而减少噪声。例如，在新闻搜索系统中，按发布日期过滤文章可确保不会优先显示过时内容。您还可以尝试混合检索（结合稀疏和稠密方法）来平衡召回率和精确率。Haystack 的 EnsembleRetriever 等工具允许您为多个检索器的结果加权，这在某些查询受益于关键字匹配而其他查询需要语义理解时非常有用。
最后，如果您正在使用抽取式问答，请优化读取器组件。选择一个在与您的领域相似的数据上预训练的读取器模型（例如 RoBERTa 或 MiniLM）。在来自您数据集的带标签示例上微调模型，以提高其抽取答案的能力。调整超参数，例如 max_seq_length 和 doc_stride，以平衡上下文保留和计算效率。例如，增加 max_seq_length 允许模型处理更长的段落，但可能会减慢推理速度。如果您使用生成式方法（例如使用 GPT），请使用 temperature 等参数控制输出以减少随机性。定期使用精确匹配 (EM) 或 F1 分数等指标评估结果，并根据失败案例进行迭代——例如调整检索器的 top-k 值或扩展读取器的训练数据。