将 Haystack 与聊天机器人或虚拟助手集成，需要将其文档搜索和问答功能连接到应用程序的对话界面。 Haystack 提供了处理自然语言查询、从文档中检索相关信息以及生成答案的工具。 首先，您需要设置一个 Haystack 管道，其中包括文档存储（如 Elasticsearch 或 Weaviate）、检索器（例如，BM25 或神经模型）和阅读器（如用于答案提取的基于 Transformer 的模型）。 聊天机器人充当前端，将用户问题发送到管道，并以对话形式返回答案。
一个实际的实现可能涉及在 Haystack 管道周围创建一个 REST API 包装器。 例如，使用 FastAPI 构建一个端点，该端点接受用户的文本输入，通过 Haystack 的检索器-阅读器管道运行它，并返回答案。 然后，您的聊天机器人可以将 HTTP 请求发送到此端点。 假设您的聊天机器人是使用 Rasa 或 Microsoft Bot Framework 等框架构建的。 在这种情况下，您可以将其配置为在用户提出需要基于文档的答案的问题时调用 Haystack API。 例如，如果聊天机器人处理客户支持，像“你们的退货政策是什么？”这样的查询将触发对存储在 Haystack 文档存储中的策略文档的搜索，并将提取的答案格式化为聊天机器人回复。
为了改进集成，请考虑添加上下文处理。 聊天机器人通常需要管理多轮对话，因此您可以将以前的交互作为上下文传递给 Haystack 的管道，以优化结果。 例如，如果用户在询问退货后接着问“需要多长时间？”，管道可以优先处理与处理时间相关的文档部分。 您还可以自定义 Haystack 的组件，例如，在特定领域的数据上微调阅读器模型，以提高准确性。 日志记录和监控工具（例如，Prometheus）可以帮助跟踪性能指标，例如响应延迟或答案相关性，确保系统能够随着用户需求的增长而有效扩展。