Haystack 通过利用 Python 的原生并发工具并与外部框架集成以实现分布式工作负载，从而支持多线程和并行处理。 在其核心，Haystack 管道旨在尽可能并发地执行节点（例如检索器或分类器等组件）。 对于 CPU 密集型任务（例如文本处理或嵌入生成），Haystack 可以使用 Python 的 multiprocessing 模块来绕过全局解释器锁 (GIL) 并利用多个 CPU 核心。 对于 I/O 密集型操作（例如查询外部 API 或数据库），它采用多线程来高效地处理等待期，而不会阻塞主线程。 这种灵活性确保开发人员可以根据任务类型优化性能。
一个关键机制是 Haystack 对异步执行的支持。 例如，当运行具有多个检索器的管道（例如，密集检索器和稀疏检索器）时，这些组件可以并行处理查询。 开发人员还可以启用分片，这会将文档语料库分成更小的块并在线程或进程中同时处理它们。 此外，Haystack 还与 Ray 等分布式计算框架集成，从而允许工作负载跨集群扩展。 例如，可以使用 Ray actors 并行化大型数据集的嵌入生成，从而将工作负载分配到多台机器上，同时保持简单的 API。
实际的实现包括在 Haystack 的 Converter 类中使用 multiprocessing.Pool 以在索引期间并行预处理文档。 在检索增强管道中，诸如 EmbeddingRetriever 之类的节点可以并发处理批量的文档，从而减少延迟。 开发人员还可以将管道配置为异步运行检索器和阅读器 — 例如，从 Elasticsearch 获取文档，同时初始化用于答案提取的模型。 通过将 Python 的并发原语与分布式框架相结合，Haystack 平衡了简单性和可扩展性，让开发人员可以处理大规模数据或高吞吐量查询，而无需重写核心逻辑。