Haystack 中的 Reader 是一个旨在从文本文档中提取答案以回应特定问题的组件。它是 Haystack 问答 (QA) 管道的关键部分，与其他组件如 Retriever 和 DocumentStore 协同工作。Reader 利用自然语言处理 (NLP) 模型（通常基于 BERT 或 RoBERTa 等 Transformer 架构）分析文本段落并识别精确答案。例如，如果您询问“什么导致气候变化？”，Reader 会扫描检索到的文档以找到直接回答该问题的句子或短语，例如“温室气体排放”。
Reader 主要分两步操作。首先，它从 Retriever 接收一组候选文档或段落，Retriever 从大型文档集合中缩小搜索范围。然后，Reader 处理每个文本片段，使用其底层模型预测答案跨度（文本中的开始和结束位置）并分配置信度分数。例如，如果 Retriever 传递了一段关于环境科学的段落，Reader 可能会将“燃烧化石燃料产生的二氧化碳”高亮显示为答案。它根据置信度对这些答案进行排名，返回最相关的答案。这种方法平衡了效率（通过依赖 Retriever 过滤文档）和准确性（使用 Reader 的深度学习模型进行详细分析）。
开发者可以通过选择不同的预训练模型或在特定领域数据上微调模型来定制 Reader。Haystack 支持多种 Reader 实现，例如 TransformersReader (用于 Hugging Face 模型) 和 FARMReader (针对训练和推理进行了优化)。例如，您可以使用像 BioBERT 这样的生物医学 QA 模型来回答医学期刊中的问题。可以调整 max_seq_length（模型一次处理多少文本）和 top_k（返回答案的数量）等参数来优化性能。通过将 Reader 集成到管道中，开发者可以构建可扩展的 QA 系统，有效处理大型文档集上的复杂查询。