要设置和使用 Haystack 与 OpenAI GPT 模型，首先需要安装必要的软件包并配置 OpenAI API。首先，使用 pip 安装 Haystack 和 OpenAI Python 库：pip install farm-haystack openai。接下来，将您的 OpenAI API 密钥设置为环境变量（export OPENAI_API_KEY='your-key'）或直接在代码中传递。Haystack 提供了 PromptNode 等组件来与 OpenAI 模型交互。使用 GPT 模型名称（例如，"gpt-3.5-turbo"）和您的 API 密钥初始化一个 PromptNode。此节点处理提示符格式化和 API 调用，使您能够将 GPT 集成到 Haystack 管道中。
接下来，设计一个管道来结合检索和生成。例如，创建一个检索增强生成 (RAG) 管道，该管道首先检索相关文档，然后使用 GPT 生成答案。使用像 InMemoryDocumentStore 这样的文档存储来索引您的数据。使用包含文本和元数据的 Document 对象添加文档。添加一个检索器（例如，BM25Retriever）根据用户查询获取文档。将检索器连接到 PromptTemplate，该模板指示 GPT 使用检索到的上下文进行回答。例如，定义一个模板，如下所示："Answer using the context: {context}\nQuestion: {query}\nAnswer:"。在 Pipeline 对象中链接这些组件，以便检索器将上下文传递给 PromptNode，后者生成最终响应。
最后，运行查询并优化性能。通过调用 run(query="your question") 执行管道。例如，如果您的文档包含产品信息，询问“Model X 有哪些功能？”将检索相关片段并生成简洁的答案。监控 API 使用情况和成本，因为 GPT 模型按 token 收费。调整 max_length 等参数来控制响应大小。为了获得更好的结果，请预处理文档以去除噪声并测试不同的提示符。如果响应不准确，请优化检索器的设置或扩展文档集。Haystack 的模块化设计允许您在不更改整体工作流程的情况下替换组件（例如，使用密集检索器代替 BM25）。这种方法平衡了 GPT 的生成能力与精确的数据检索，使其适用于客户支持或知识库查询等任务。