要使用 Haystack 从文档中提取结构化数据，通常需要构建一个 pipeline，用于处理非结构化文本并应用自然语言处理 (NLP) 模型来识别特定字段。 Haystack 提供模块化组件，如文档转换器、预处理器和提取器，它们协同工作。 首先，使用 Haystack 的 FileTypeClassifier 和 TextConverter 将文档（PDF、Word 文件等）转换为纯文本。 然后，使用 PreProcessor 将文本拆分为可管理的块，以避免大量输入使模型不堪重负。 最后，使用提取组件（如 QuestionAnsweringExtractor 或 EntityExtractor）通过查询文本或识别命名实体来提取结构化数据。
例如，如果要提取发票详细信息，可以使用问答模型配置一个 pipeline，提出有针对性的问题，例如“发票日期是什么？” 或 “应付总额是多少？”。 Haystack 的 ExtractiveQAPipeline 可以将这些问题映射到文本中的答案，以 JSON 等结构化格式返回结果。 另外，EntityExtractor 可以使用 spaCy 或自定义模型识别预定义的实体（例如，日期、金额、名称）。 如果文档包含表格，请使用 TableTextConverter 来保留表格结构，从而可以提取行或列作为键值对。 每个步骤都是可配置的，允许您交换模型（例如，从 BERT 切换到 RoBERTa）或根据文档的复杂性调整块大小。
自定义是准确提取的关键。 如果预训练模型未涵盖您的使用案例，请在您的数据集上微调 Hugging Face 模型，并通过 Haystack 的 TransformersReader 集成它。 对于验证，添加后处理步骤以对照规则（例如，日期格式）检查提取的数据，或交叉引用字段以确保一致性。 如果发生错误，请使用 Haystack 的评估工具来分析 pipeline 性能并重新训练模型。 对于大规模工作流程，将 Haystack 连接到 Elasticsearch 等文档存储，以有效地管理和查询提取的数据。 通过组合这些组件，您可以将非结构化文档转换为结构化数据集，以用于分析、报告或与其他系统集成。