Haystack 不包含内置的文档版本控制功能，但它提供了灵活的模式，可以通过自定义逻辑或与外部系统集成来实现版本控制。该框架专注于文档处理和检索，将存储和版本管理留给底层数据库或外部工具。开发人员可以通过设计文档存储层来跟踪修订、时间戳或文档更新的唯一标识符来处理版本控制。
一种常见的方法是使用具有原生版本控制功能的数据库作为 Haystack 的文档存储。例如，如果您使用带有版本历史记录表的 PostgreSQL，则每次文档更新都可以记录为带有时间戳或版本号的新条目。Haystack 的 Document 对象可以存储元数据字段，如 version_id 或 last_modified，您可以在发生更改时手动更新这些字段。在通过 pipeline 提取文档时，您可以添加一个预处理步骤来检查现有版本、比较内容，并将新版本附加到存储中。例如，如果 ID 为 doc_123 的文档已更新，您可以将其另存为 doc_123_v2 并在数据库中保留旧版本，可通过元数据过滤器进行查询。
另一种策略是将 Haystack 与外部版本控制系统（如 Git 或云存储服务（例如，AWS S3 对象版本控制））相结合。例如，您可以将原始文档存储在链接到 Haystack pipeline 的 Git 存储库中，使用提交哈希作为版本标记。在检索文档时，pipeline 可以在处理之前从 Git 中提取特定版本。使用 Haystack 的索引 pipeline 时，您还可以实现逻辑来检测源文件中的更改（例如，通过文件哈希）并仅对修改后的文档触发重新索引。但是，这需要版本化存储和 Haystack 的文档存储（例如，Elasticsearch、Weaviate）之间进行仔细的同步，以避免过时的数据。
方法的选择取决于性能需求和复杂性。对于简单的用例，添加版本元数据并通过 version_id 或 timestamp 过滤查询可能就足够了。对于大型系统，与专用版本化数据库或对象存储集成更具可持续性。Haystack 的模块化设计允许开发人员插入这些解决方案，而无需更改核心检索逻辑，从而确保版本控制仍然是存储层的问题，而不是框架的限制。