要调整 Haystack 检索算法的性能，首先选择并优化检索器类型及其参数。Haystack 支持稀疏检索器（如 BM25）、稠密检索器（如 Dense Passage Retrieval (DPR)）和混合方法。对于 BM25，调整诸如 k1（词频缩放）和 b（文档长度归一化）之类的参数，以平衡关键字匹配与文档上下文。例如，增加 b 会给较短的文档赋予更多权重，这可能会提高某些数据集的精度。对于像 DPR 这样的稠密检索器，尝试使用不同的预训练编码器模型（例如，bert-base-uncased 与 sentence-transformers/all-mpnet-base-v2），并在您特定领域的数据上对其进行微调。混合检索器结合了稀疏和稠密方法，通常使用排序器（例如，交叉编码器）来重新排序结果 - 调整 BM25 和 DPR 分数之间的权重以优先考虑召回率或精度。
接下来，优化数据预处理和索引。确保文档被拆分为逻辑块（例如，段落或章节），以避免错过相关内容或包含噪声。例如，设置 300-500 个 token 的块大小通常可以平衡上下文保留和检索效率。通过删除不相关的标记、规范化空格和处理特殊字符来清理文本。如果使用元数据（例如，日期、类别），请在过滤器中利用它或提高特定字段的分数。例如，通过添加基于元数据的分数提升来优先考虑最近的文档。索引设置也很重要：对于 BM25，确保使用适当的 tokenization（例如，使用 stopwords 或 stemming）构建倒排索引，而稠密检索器则受益于高效的向量存储（例如，FAISS 或 Milvus 用于近似最近邻搜索）。
最后，使用系统评估和迭代。定义诸如 recall@k（在 top-k 结果中有多少相关文档）或平均倒数排名 (MRR) 之类的指标来衡量性能。使用 Haystack 的 Pipeline 和 Evaluator 类在验证集上测试检索器。例如，将 k1=1.2 和 b=0.75 的 BM25 与具有更大批量大小的 DPR 进行比较，以查看哪个实现了更高的召回率。如果结果不一致，请尝试混合检索：结合 BM25 和 DPR 输出，然后使用交叉编码器（例如，cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2）重新排序前 100 个文档。调整传递给排序器的候选数量（例如，top_k=50）以平衡速度和准确性。为了实现可扩展性，优化推理期间的批量处理，并考虑缓存频繁的查询或预计算的嵌入。随着新数据的可用，定期重新训练或微调模型以保持性能。