Haystack 提供了几种用于文档排序的高级特性，可以提高搜索的准确性和灵活性。其中一个关键特性是将混合检索与交叉编码器重新排序相结合。混合检索使用稀疏方法（如 BM25）和密集嵌入模型（如 Dense Passage Retriever）来平衡关键词匹配和语义理解。例如，一个 pipeline 可以首先使用 BM25 获取关键词相关性的文档，并使用 DPR 获取上下文匹配的文档，然后合并结果。之后，交叉编码器模型（例如，基于 BERT 的重新排序器）通过深入分析查询-文档对来评估顶级候选文档，从而提高精度。这种两步法利用了初始检索器的速度和较慢但更准确的重新排序器的细微差别。
另一个高级功能是支持自定义排序模型和微调。Haystack 允许开发人员集成来自 Hugging Face 的预训练 Transformer 模型或针对特定领域定制的自定义训练模型。例如，你可以使用带有像“multi-qa-mpnet-base-dot-v1”这样的模型的 SentenceTransformersRanker 进行相似度评分，或者在专有数据（例如，医学文本）上对其进行微调，以提高特定领域的性能。可以调整像 top_k 这样的参数来控制传递给排序器的文档数量，从而平衡速度和准确性。这种灵活性确保系统能够适应独特的使用案例，而无需进行大规模的基础设施更改。
最后，Haystack 支持像学习排序（LTR）和集成方法这样的高级排序策略。LTR 技术训练模型将多个相关性信号（例如，BM25 分数、嵌入相似性或元数据（例如，文档新鲜度））组合成一个统一的排序。例如，开发人员可以构建一个 pipeline，从检索到的文档中提取特征，应用梯度提升树模型来权衡这些特征，并重新排序结果。Haystack 的模块化设计还支持使用加权平均或投票对来自不同排序器的输出进行集成（例如，将 TF-IDF 评分器与神经排序器相结合）。这些方法允许复杂的排序逻辑，同时通过 Haystack 的以 pipeline 为中心的架构来维持可扩展性。