要可视化 Haystack 查询的结果，您可以结合使用内置工具和自定义代码，以有意义的方式显示检索到的文档、答案或元数据。 Haystack 是一个用于构建搜索系统的 Python 框架，它提供了处理自然语言查询的实用程序，但可视化结果通常需要集成其他库或接口。 首先，构建您的查询输出，使其包含相关细节，例如文档文本、置信度分数或答案跨度，然后将这些数据映射到可视化格式，例如表格、图形或突出显示的文本。
一种直接的方法是将 Haystack 的 REST API 与简单的 Web 界面结合使用。 例如，在使用 Pipeline（例如，ExtractiveQAPipeline）运行查询后，您可以提取答案及其元数据（置信度分数、文档 ID），并将它们传递到前端工具。 使用 Python 库（如 matplotlib 或 Plotly），您可以创建条形图来比较答案置信度分数，或使用热图来显示答案在文档中出现的位置。 对于文本密集型结果，诸如 Jupyter Notebook 之类的工具使您可以使用 HTML 渲染来显示带有突出显示跨度的答案。 例如，您可以循环遍历检索到的文档，并使用 IPython 的 display 函数来显示带有答案跨度的文本片段。
如果需要更深入的集成，请考虑使用 Streamlit 或 Dash 等框架构建自定义仪表板。 例如，Streamlit 允许您创建一个搜索界面，用户可以在其中输入查询，结果以表格形式显示，列包含答案、源文档和置信度值。 如果 Haystack 连接到 Elasticsearch 文档存储，您还可以使用 Elasticsearch 的 Kibana 来可视化文档相关性得分。 另一种方法是将查询结果记录到诸如 Weights & Biases (wandb) 之类的工具中，以跟踪一段时间内的性能，从而可视化诸如答案准确性或检索延迟之类的指标。 通过将 Haystack 的数据结构与可视化库相结合，您可以针对特定用例定制输出，无论是调试检索逻辑还是向最终用户展示结果。