Haystack 是一个开源框架，旨在帮助开发人员构建强大的搜索和问答系统。它由 deepset 开发，专注于自然语言处理 (NLP) 任务，如语义搜索、文档检索和抽取式问答。与简单的基于关键词的工具不同，Haystack 使用机器学习模型来理解查询和文档的上下文。它提供模块化组件——如文档存储、检索器和阅读器——可以组合起来创建端到端 pipeline。例如，您可以使用它来构建一个系统，通过扫描数千份文档、提取相关段落并返回精确答案来回答用户问题。
Haystack 通过将一系列组件连接在一个 pipeline 中来工作。首先，文档（如文本文件、PDF 或数据库条目）存储在文档数据库中，例如 Elasticsearch、FAISS 或 Milvus。然后，检索器组件搜索此数据库以查找与用户查询相关的文档或段落。检索器可以使用稀疏方法（如用于关键词匹配的 BM25）或密集嵌入（如用于语义相似度的句子转换器）。一旦检索到相关文档，阅读器组件（通常是基于 transformer 的模型，如 BERT 或 RoBERTa）会分析文本以提取或生成答案。例如，在客户支持系统中，像“如何重置我的密码？”这样的查询可能会检索到 FAQ 文档，而阅读器将从文本中精确地指出步骤。
该框架是高度可定制的。开发人员可以交换组件以满足他们的需求——例如，使用不同的文档存储来实现可扩展性，或集成自定义训练的检索器模型。预处理工具（如文本拆分器或清理器）确保数据针对检索进行了优化。Haystack 还支持 REST API，从而可以轻松地将 pipeline 部署为微服务。为了实现可扩展性，它与云服务集成并支持分布式设置。一个实际的例子是法律研究工具：律师可以使用自然语言搜索判例法，Haystack 检索先例案例并突出显示相关段落。开源社区提供预构建的模型和教程，从而减少了实现复杂 NLP 工作流程所需的工作量。