Haystack 通过集成流行的机器学习框架并提供工具将预训练模型适应特定领域数据，从而处理用于搜索任务的模型微调。该框架支持对文档检索器（用于查找相关文档）和阅读器（用于从文本中提取答案）进行微调。开发人员可以从 BERT 或 RoBERTa 等通用模型开始，并在自定义数据集上对其进行训练，以提高在问答或语义搜索等任务上的性能。例如，医疗搜索系统可以在临床试验摘要上微调检索器，以便更好地将用户查询与技术内容匹配。
该过程通常涉及准备带标签的数据集，并使用 Haystack 的实用工具来配置训练。对于检索器微调，Haystack 支持 DPR（密集通道检索器）等密集模型，这些模型在查询与相关文档对上进行训练。开发人员定义数据管道，将其特定领域的文本（例如，法律合同或产品描述）转换为训练示例。然后模型学习将查询和文档映射到捕获语义相似性的向量嵌入中。对于阅读器模型，Haystack 使用 Hugging Face Transformers 等框架，在采用 SQuAD 风格问答对格式的数据集上微调 QA 模型。这使得阅读器能够在检索到的文档中精确定位答案，例如从支持文章中提取保修条款。
训练完成后，Haystack 简化了微调模型的评估和部署。开发人员可以使用内置指标（例如检索器的召回率或阅读器的 F1 分数）在验证集上测试性能。验证后，模型将被保存并集成到 Haystack 的搜索管道中，与预处理器或数据库等其他组件协同工作。例如，微调的 DPR 模型可以替换管道中的默认检索器，优先处理技术文档而不是营销内容。这种端到端的工作流程减少了对自定义基础设施的需求，使团队能够在不重建整个系统的情况下快速迭代改进特定领域的搜索功能。