在 Haystack 中有效地配置文档存储需要仔细考虑存储类型、预处理步骤和索引策略。首先，选择一个与您的用例相符的文档存储。例如，Elasticsearch 非常适合关键字繁重的搜索，而 FAISS 或 Milvus 更适合基于向量的语义搜索。像 Weaviate 这样的混合存储可以处理文本和向量。评估诸如可伸缩性、延迟以及与 Haystack 管道的集成等因素。例如，如果您需要实时更新，Elasticsearch 的近乎即时的索引编制是有利的。如果您的应用程序依赖于密集的向量嵌入（例如，来自 transformer 模型），那么像 Milvus 这样的向量数据库可以提供高效的相似性搜索。在最终确定之前，始终使用您的特定数据量和查询模式测试存储的性能。
接下来，关注数据预处理和元数据管理。在摄取之前清理和规范化文本（例如，删除 HTML 标签、转换为小写），并将大型文档拆分成较小的块，以提高检索准确性。Haystack 的 PreProcessor 类可以处理诸如按句子或字数进行拆分等任务。对于元数据，定义支持筛选的字段——例如日期、类别或用户 ID——并确保它们被正确索引。例如，如果您存储产品手册，请包含诸如 product_version 或 language 等元数据，以启用分面搜索。使用 Haystack 的 Document 对象来一致地附加元数据，并避免使用不相关的字段进行过载，这可能会减慢查询速度。如果使用 Elasticsearch，请在索引设置中显式映射元数据类型（例如，date 或 keyword），以防止自动类型检测错误。
最后，优化索引和维护。为您的文档存储配置索引设置——对于 Elasticsearch，根据数据大小调整分片计数，并启用副本以提高可靠性。对于向量存储，调整诸如 FAISS 中的 nlist 等参数，以平衡速度和准确性。定期更新文档和嵌入以反映新数据，并实施版本控制以跟踪更改。使用 Haystack 管道来自动化索引编制工作流程，例如在更新的 PDF 上重新运行 OCR。使用 Kibana（对于 Elasticsearch）或 Prometheus 等工具来监视性能，并设置针对诸如高延迟或索引失败等问题的警报。使用访问控制（例如，Elasticsearch 的基于角色的权限）保护文档存储，并加密传输中的数据。例如，在 Milvus 中启用 HTTPS 和身份验证以保护敏感数据。定期备份索引并测试恢复过程以避免数据丢失。