如何在 Haystack 中管理文档的索引和更新？

为了在 Haystack 中管理文档的索引和更新，你需要了解该框架如何处理文档存储和修改。Haystack 使用一个 DocumentStore（例如 Elasticsearch、FAISS 或 Weaviate）来索引和检索文档。索引过程包括将原始数据（文本、PDF 等）转换为带有元数据和内容的结构化 Document 对象，然后将其存储在 DocumentStore 中。对于更新，你通常需要重新索引修改后的文档，因为许多 DocumentStore 不支持部分更新。这意味着删除旧版本并插入新版本，以确保一致性。

对于索引，首先需要预处理你的数据。使用 Haystack 的 PreProcessor 将大文本分割成更小的块，清理内容或提取元数据。例如，你可以创建一个管线（pipeline），该管线读取文件，将其转换为 Document 对象，处理它们，然后写入 DocumentStore

from haystack import Pipeline
from haystack.document_stores import ElasticsearchDocumentStore
from haystack.nodes import PreProcessor, FileTypeClassifier

document_store = ElasticsearchDocumentStore()
preprocessor = PreProcessor(split_length=200)
file_classifier = FileTypeClassifier()

index_pipeline = Pipeline()
index_pipeline.add_node(file_classifier, name="classifier", inputs=["File"])
index_pipeline.add_node(preprocessor, name="preprocessor", inputs=["classifier"])
index_pipeline.add_node(document_store, name="document_store", inputs=["preprocessor"])

该管线处理文件，分割文本并存储结果。对于更新，检索文档 ID，使用 document_store.delete_documents(ids=["doc_id"]) 删除它，然后重新索引修改后的文档。确保你的文档具有唯一的 ID（通过 Document.id 设置），以便在更新时准确地定位它们。

维护对于性能至关重要。如果你的数据经常变化，请安排定期重新索引。在元数据中使用版本控制（例如 last_updated）来跟踪文档状态。对于大型数据集，通过批量操作或使用异步任务进行优化。监控你的 DocumentStore 的健康状况——例如，Elasticsearch 提供了检查索引大小或分片分布的工具。如果使用嵌入（embeddings），在重新索引期间重新生成它们以保持向量搜索的准确性。始终在预生产环境（staging environment）中测试更新，以避免破坏生产环境的搜索功能。