Haystack 通过一个多阶段过程执行文档排序，该过程结合了传统检索方法和现代神经网络，以提高搜索准确性。 该框架通常使用两步法：首先进行广泛的检索，然后进行更精确的重新排序阶段。 首先，它采用快速检索方法（如 BM25 或稀疏嵌入）来快速获取大量可能相关的文档。 然后，将这些候选文档传递给神经重新排序器，该排序器分析更深层的语义关系以优化结果。 这种混合方法平衡了速度和准确性，使其适用于现实世界的应用程序。
在第一阶段，Haystack 通常使用基于关键词的算法，例如 BM25，它根据词频和逆文档频率来匹配文档。 例如，搜索“机器学习教程”可能会检索包含这些确切术语的文档。 对于更细致的查询，Haystack 还可以使用密集向量检索器，如密集段落检索 (DPR)，它将文本编码为嵌入以捕获语义。 这些嵌入使系统能够找到概念上相关的文档，即使它们没有共享确切的关键词。 在检索候选池（例如，100-1,000 个文档）之后，第二阶段应用基于 Transformer 的模型（如 BERT 或 MiniLM）来重新排序结果。 这些模型在更深层的上下文中将查询与每个文档进行比较，优先考虑与用户意图更好地对齐的文档。 例如，对“如何优化 Python 循环”的查询可能会提升讨论列表推导式的文档，而不是仅仅提及循环的文档。
Haystack 的灵活性允许开发人员自定义排序管道。 您可以替换检索器（例如，Elasticsearch 用于 BM25，FAISS 用于密集向量）或从 Hugging Face 的模型中心选择不同的重新排序器。 该框架还支持在特定领域的数据上训练自定义模型——例如，在医学文本上微调 BERT 模型以提高医疗保健搜索的排名。 开发人员可以调整参数（如初始候选文档的数量或重新排序器的批处理大小）以平衡延迟和准确性。 通过将检索和排序分离为模块化组件，Haystack 使团队能够迭代地改进其搜索系统，而无需彻底改造整个管道。 这种方法使其更容易适应不同的需求，无论是优先考虑大型数据集的速度，还是优先考虑复杂查询的精度。