Haystack通过提供利用Hugging Face的transformers库的内置组件来与Transformers模型集成，从而使开发人员可以将最先进的NLP模型集成到搜索和问答管道中。Haystack的模块化设计允许基于Transformers的模型用于文档检索，文本分类和答案提取等任务。例如，TransformersReader组件可以加载诸如BERT或RoBERTa之类的模型，以从文档中提取答案，而TransformersDocumentClassifier可以应用情感分析或主题标记。这些组件抽象了模型加载和推理的复杂性，使开发人员可以专注于管道设计。
为了实现这种集成，开发人员可以使用Hugging Face Hub中的特定模型名称或路径来配置Haystack组件。例如，可以使用model_name_or_path="deepset/roberta-base-squad2"初始化TransformersReader，以使用预训练的问答模型。同样，检索器-阅读器管道可以将稀疏检索器（如BM25）与密集Transformer模型配对，以首先获取相关文档，然后提取精确的答案。Haystack还支持多语言模型（例如，XLM-Roberta）和专门的架构，例如DPR（密集通道检索），后者对查询和文档使用单独的Transformer编码器。这种灵活性允许针对特定用例定制管道，而无需编写低级模型代码。
开发人员可以通过在特定于领域的数据上微调Transformers模型，从而进一步自定义Haystack中的Transformers模型。例如，医疗QA系统可以从像BioBERT这样的基本模型开始，并使用Haystack的TrainingPipeline和标记的数据集对其进行微调。该库还支持优化技术，例如用于更快推理的ONNX运行时和用于减少内存使用量的量化。此外，Haystack的REST API能够将基于Transformer的管道部署为可伸缩的服务。通过处理模型版本控制，预处理和后处理，Haystream简化了将Transformers模型端到端集成到生产系统中的过程，同时保持与诸如Elasticsearch或Weaviate等工具的互操作性，以用于混合搜索工作流程。