要扩展 Haystack 搜索系统以处理大规模数据，重点是优化文档存储、提高检索效率并利用分布式基础设施。Haystack 的性能在很大程度上取决于其文档存储和检索组件，因此首先应选择可扩展的数据库，例如 Elasticsearch 或 Weaviate。这些系统通过分片和复制实现水平扩展。例如，Elasticsearch 允许您将索引分布在多个节点上，从而降低查询延迟并提高吞吐量。根据数据大小配置分片数量——目标是每个分片 10-50GB——并使用副本以确保在高流量期间实现冗余和负载平衡。
接下来，优化检索流水线。使用高效的检索器，例如用于稀疏检索的 BM25 或用于密集向量搜索的 FAISS。FAISS 支持 GPU 加速和聚类算法（例如 IVF-PQ）以加快相似性搜索。对于结合稀疏和密集检索器的混合系统，在重新排序之前限制每个检索器处理的候选数量（例如，前 1,000 个结果）。在索引和查询期间进行批量处理也可以提高效率。例如，使用 GPU 批量处理离线预计算所有文档的 embedding，并缓存频繁查询以减少冗余计算。如果使用 Transformer 模型，像 MiniLM 或 BERT 的蒸馏版本等较小的模型可以在保持准确性的同时减少推理时间。
最后，将 Haystack 组件部署在分布式基础设施上。使用 Kubernetes 编排多个 Haystack 节点，根据负载动态扩展 Pod。将文档存储、检索和阅读器模型等服务分离到专用容器中，以隔离资源使用。实施负载均衡器（例如 NGINX）以均匀分配传入查询。对于极致的可扩展性，考虑使用云原生解决方案，例如用于模型托管的 AWS SageMaker 或托管式 Elasticsearch 服务。使用 Prometheus 和 Grafana 等工具，通过各组件的延迟和错误率等指标来监控性能。定期使用代表性数据集进行基准测试——例如，模拟 10,000 个并发用户——以识别瓶颈并相应地调整分片、缓存或模型大小。