Haystack 是一个用于构建搜索和问答系统的开源框架，但在应用于大规模 NLP 应用时存在局限性。虽然它简化了文档检索和答案提取等任务，但其架构和设计选择可能会成为高吞吐量或高度复杂场景中的瓶颈。这些限制主要与可扩展性、资源管理和自定义灵活性有关。
首先，Haystack 对 Elasticsearch 或类似数据库的依赖进行文档存储，这可能会在大规模情况下带来性能挑战。虽然 Elasticsearch 可以有效地处理中等数据集，但索引和查询数十亿个文档可能会导致延迟峰值，尤其是在使用密集通道编码器等复杂神经检索器时。例如，在单个管道中组合多个检索模型（例如，稀疏检索器和密集检索器）会增加计算开销，从而减慢响应时间。此外，Haystack 的以管道为中心的设计默认情况下按顺序处理文档，这并未针对分布式系统上的并行执行进行优化。这在需要低延迟响应的实时应用（例如，为数百万用户提供服务的聊天机器人）中变得成问题，即使是微小的延迟也会迅速累积。
其次，资源效率是一个问题。Haystack 对基于 Transformer 的模型（例如，用于答案提取的 BERT）的支持需要大量的 GPU 内存，这使得大规模部署成本高昂。例如，在单个管道中运行多个大型语言模型（例如，检索器、重排序器和阅读器）可能会快速耗尽硬件资源。虽然 Haystack 提供了缓存机制，但它们仅限于简单场景，并且不能完全满足批量处理的需求。开发人员通常需要实现自定义缓存或模型共享逻辑来处理高查询量，这增加了复杂性。相比之下，TensorFlow Serving 或 TorchServe 等框架为大规模模型推理提供了更好的优化，例如动态批处理，而 Haystack 本身缺乏这种优化。
最后，Haystack 的抽象层可能会限制高级用例的灵活性。虽然它的预构建组件（例如，检索器、阅读器）非常适合标准工作流程，但自定义低级行为（例如，修改文档分块方式或实现特定于领域的预处理）需要覆盖核心类，这会使维护变得复杂。例如，集成将语义搜索与业务规则相结合的自定义检索器可能涉及大量返工。此外，Haystack 专注于以搜索为中心的任务，从而在更广泛的 NLP 需求（如文本摘要或实体链接）方面留有空白，这需要集成外部工具。这迫使开发人员构建混合系统，与 spaCy 或 Hugging Face 的 pipelines 等端到端框架相比，增加了架构复杂性。