要使用 Haystack 进行语义搜索，您需要设置一个流程，该流程处理文本数据、生成嵌入，并根据语义相似性检索相关结果。Haystack 提供了用于文档存储、嵌入模型和检索逻辑的模块化组件。以下是使用 Haystack 实现语义搜索的逐步方法。
首先，安装 Haystack 并准备您的数据。首先使用 pip install farm-haystack 安装库。接下来，将您的文档加载到与 Haystack 兼容的文档存储中，例如用于测试的 InMemoryDocumentStore 或用于可扩展存储的 ElasticsearchDocumentStore。可以使用 Haystack 的 FileTypeClassifier 和 Converters 从文件（例如，PDF、文本文件）或数据库中提取文档。例如，您可以使用 TextConverter 从 .txt 文件中提取文本，并使用 PreProcessor 将其拆分为更小的块，以优化搜索准确性。处理完成后，文档与其元数据一起存储，准备好进行索引。
接下来，配置检索器和嵌入模型。Haystack 的 EmbeddingRetriever 使用基于 transformer 的模型（例如，sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2）来生成文档和查询的向量表示。通过指定模型名称和文档存储来初始化检索器。例如
retriever = EmbeddingRetriever(
document_store=document_store,
embedding_model="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)
然后，使用 retriever.embed_documents(documents) 为您的文档生成嵌入。此步骤将文本转换为数值向量，这些向量存储在文档存储中。如果使用像 Milvus 或 FAISS 这样的向量数据库，Haystack 的集成允许高效的相似性搜索。对于较小的数据集，带有内置向量存储的 InMemoryDocumentStore 效果很好。
最后，创建一个搜索流程并执行查询。使用 Pipeline() 连接检索器和文档存储。一个基本的流程可能如下所示
pipeline = Pipeline()
pipeline.add_node(component=retriever, name="Retriever", inputs=["Query"])
要执行搜索，请将查询字符串传递给流程
results = pipeline.run(query="What is machine learning?")
检索器将查询的嵌入与文档嵌入进行比较，返回语义上最相似的结果。您可以通过调整 top_k（结果数量）等参数或使用元数据上的过滤器（例如，日期范围）来优化结果。对于高级用例，将检索器与 Reader 组件（例如，基于 BERT 的模型）结合使用，以从文档中提取答案。这种模块化设计允许针对特定需求进行定制，例如混合关键字-语义搜索或扩展到大型数据集。