配置和调整 Haystack（用于构建搜索系统的开源框架）需要仔细考虑组件选择、管道设计和性能优化。首先，定义您的文档预处理策略。使用 Haystack 的 PreProcessor 将大型文档拆分为易于管理的块，删除冗余空白，并处理特殊字符。例如，将文本拆分为 500 字的块，并具有 50 字的重叠，可确保检索器能够处理上下文而不会遗漏关键信息。选择与您的用例相符的文档存储：Elasticsearch 非常适合稀疏的、关键字丰富的搜索，而 FAISS 或 Milvus 更适合密集的基于向量的检索。配置 Elasticsearch 中的 BM25 相似度或 FAISS 中的 HNSW 参数等索引设置，以平衡速度和准确性。
接下来，优化检索器和阅读器组件。对于稀疏检索，微调 BM25 参数，例如 k1 和 b，以调整术语频率缩放。对于密集检索（例如，DPR 或 SentenceTransformers），尝试使用嵌入模型，例如 multi-qa-mpnet-base-dot-v1，用于问答任务。调整 top_k 参数以控制检索器传递给阅读器的文档数量——5 到 10 之间的值通常可以平衡延迟和相关性。配置阅读器（例如，RoBERTa 等 QA 模型）时，可以通过使用较小的模型变体（如 DistilBERT）或将 max_seq_length 设置为 384 而不是 512 来减少推理时间。使用 Haystack 的 Pipeline.eval() 来衡量不同配置的召回率@k 或答案 F1 分数等指标。
最后，实施迭代测试和监控。使用 A/B 测试来比较管道版本——例如，使用相同的查询数据集测试 BM25 检索器与密集检索器。记录用户查询和管道响应，以识别模式，例如需要更好预处理的频繁超出范围的问题。利用 Haystack 的元数据过滤来减少检索文档中的噪声，并为频繁查询设置缓存。使用 Prometheus 等工具监控延迟，并优化硬件（例如，用于嵌入模型的 GPU 加速）。定期更新模型和文档存储以反映新数据，并在完全部署之前使用一部分生产流量验证更改。此循环可确保系统适应不断发展的用户需求，同时保持性能。