要将 Haystack 与 AWS S3 或 Google Cloud Storage (GCP) 等云存储服务集成，您主要会使用 Haystack 针对这些平台量身定制的文档存储（document stores）和连接器（connectors）。Haystack 提供了内置类，例如 AWSDocumentStore 和 GCPDocumentStore，用于直接与云存储交互。这些文档存储充当您的 Haystack 流水线（pipelines）与您的云存储桶（buckets）之间的桥梁，允许您存储、检索和管理用于搜索或问答应用的文档。例如，AWSDocumentStore 利用 Amazon Textract 来解析复杂文件（例如 PDF），而 GCPDocumentStore 则与 Google 的 Cloud Storage API 集成。首先，安装必要的依赖项，例如用于 AWS 的 boto3 或用于 GCP 的 google-cloud-storage，并使用环境变量或服务账户密钥配置身份验证。
下一步是将数据从云存储中摄取到 Haystack 中。使用 Haystack 的 Converters（例如 TextConverter、PDFConverter）来处理存储在您的云存储桶中的文件。例如，您可以使用 boto3 从 S3 下载文件，然后将其传递给 PDFConverter 以提取文本。或者，您可以创建一个流水线，使用 Haystack 的 CloudStorageConnector 直接从云存储中获取文件，处理它们（例如，将文本分割成块），并将它们索引到文档存储中。如果您的文件经常更新，考虑使用 AWS Lambda 或 GCP Cloud Functions 等云原生触发器来自动化数据摄取。这些触发器可以监控存储桶的变化，并在添加新文件时调用 Haystack 流水线来更新文档存储。
最后，将云支持的文档存储集成到您的 Haystack 流水线中。对于检索（retrieval），将检索器（retriever）（例如 EmbeddingRetriever 或 BM25Retriever）连接到您的 AWSDocumentStore 或 GCPDocumentStore 以查询已索引的文档。部署时，请确保您的 Haystack 服务（例如在 Kubernetes 或无服务器环境中运行）具有适当的 IAM 角色或服务账户权限来访问存储桶。为了实现可扩展性（scalability），对大型数据集使用批量处理（batch processing），并通过将 Haystack 组件与存储放在同一云区域来优化网络延迟（network latency）。这种设置确保了 Haystack 的自然语言处理（NLP）能力与您的云存储数据之间的无缝交互。