将 Haystack 与机器学习 (ML) 流水线集成，需要将其文档检索和问答组件与自定义 ML 模型或预处理步骤连接起来。Haystack 的模块化设计允许开发人员在特定阶段插入 ML 模型，例如文档预处理、嵌入生成或答案优化。例如，您可以使用自定义文本分类模型来过滤不相关文档，然后再将其索引到 Haystack 的数据库中，或者微调 Transformer 模型以改进答案提取。通过将检索器或阅读器等 Haystack 组件视为流水线节点，您可以使用 scikit-learn、TensorFlow 或 Hugging Face Transformers 等框架将它们与其他 ML 任务串联起来。
常见的集成点是嵌入生成。Haystack 的检索器组件通常依靠向量相似性来查找相关文档。您可以不使用 Haystack 的默认嵌入，而是将其嵌入模型替换为在特定领域数据上训练的自定义 ML 模型。例如，生物医学 ML 模型可以为医疗文档生成嵌入，从而提高医疗保健应用中的检索准确性。同样，您可以在索引文档之前，使用 spaCy 模型添加一个用于实体识别或文本标准化的预处理步骤。Haystack 的 REST API 也支持与外部 ML 服务进行互操作——例如，在向用户显示结果之前，将检索到的文档发送到单独的 API 进行情感分析。
要构建内聚的流水线，可以使用 Haystack 的 Pipeline 类来连接组件。假设您有一个流水线，首先使用自定义 ML 模型对用户查询进行拼写检查预处理，然后使用 Haystack 的 EmbeddingRetriever 检索文档，最后将结果传递给针对您的领域微调的基于 BERT 的阅读器模型。您可以扩展此流水线，添加一个后处理节点，应用自定义摘要模型来精简答案。MLflow 或 Kubeflow 等工具可以帮助管理模型版本和流水线编排。为了进行评估，可以使用 Haystack 的内置指标（例如，检索器的 recall@k）以及自定义 ML 指标（例如，答案准确率）来验证性能。这种方法确保了无缝集成，同时利用了 Haystack 在搜索方面的优势和 ML 在特定领域优化方面的灵活性。