Haystack 和 Elasticsearch 在搜索应用中扮演着不同但互补的角色。 Haystack 是一个开源框架，专为构建端到端问答和语义搜索系统而设计，而 Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎，针对全文搜索进行了优化。 Haystack 侧重于将机器学习模型（如 transformers）集成到搜索管道中，而 Elasticsearch 擅长可扩展的文本索引和基于关键字的检索。一个关键的区别是，Haystack 通常使用 Elasticsearch 作为其组件之一，用于文档存储和初始检索，然后添加诸如神经网络之类的层以进行更深入的理解。
这两种工具在搜索方法上存在显著差异。 Elasticsearch 主要使用诸如 BM25 之类的算法，基于关键词匹配和相关性评分进行操作。它旨在处理大量结构化或非结构化文本时实现速度和可扩展性。相比之下，Haystack 通过添加使用 NLP 模型的“读取器”和“检索器”来扩展此功能。例如，Haystack 可以采用 Elasticsearch 的关键词匹配结果，并使用诸如 BERT 之类的语义模型对其进行重新排序，以提高答案质量。另一个区别是灵活性：Haystack 支持多个数据库（不仅仅是 Elasticsearch），并允许开发人员交换诸如 FAISS 之类的向量数据库以进行相似性搜索，而 Elasticsearch 仅在其较新版本中通过其 dense_vector 类型原生支持此功能。
选择它们取决于用例。 Elasticsearch 非常适合需要快速、传统搜索的应用，这些应用具有诸如过滤、聚合和地理空间查询之类的功能——例如产品目录或日志分析。当您需要 NLP 驱动的功能时，Haystack 会大放异彩，例如从文档中提取答案（例如，“法国的首都是什么？”）或语义相似性（例如，查找与工作描述相匹配的关键字以外的简历）。对于开发人员而言，学习曲线各不相同：Elasticsearch 需要了解其查询 DSL 和集群管理，而 Haystack 则需要熟悉 Python 管道和 transformer 模型。它们通常一起使用，Elasticsearch 处理初始检索，而 Haystack 添加 ML 驱动的细化。