Haystack 中的 EmbeddingRetriever 是一个旨在通过比较文本嵌入（捕获语义含义的文本的数字表示）来高效查找相关文档的组件。它的工作原理是将用户查询和存储的文档都转换为使用预训练语言模型得到的密集向量（嵌入）。 通过测量查询嵌入和文档嵌入之间的相似性（例如，使用余弦相似度），它可以识别在语义上与查询相关的文档，即使它们不共享完全相同的关键词。这使得它特别适用于语义搜索任务，在这些任务中，理解上下文和意图比字面上的关键词匹配更重要。例如，像“气候变化对海洋的影响”这样的查询可以检索讨论“海平面上升”或“海洋生态系统破坏”的文档，即使这些短语没有在查询中明确提及。
要使用 EmbeddingRetriever，开发人员首先在索引期间为数据库（如 Elasticsearch、FAISS 或 Milvus）中的所有文档生成嵌入。在查询时，检索器将用户的输入转换为嵌入，并在数据库中搜索最接近的匹配项。例如，如果您正在构建一个 FAQ 系统，您可以使用像 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 这样的模型来为您的支持文章创建嵌入。当用户提出问题时，检索器会将他们的查询嵌入与文章嵌入进行比较，并返回最佳匹配项。嵌入模型的选择会显著影响性能：特定领域的模型（例如，生物医学或法律文本）通常比通用模型产生更好的结果。Haystack 支持与 Hugging Face 模型、OpenAI 嵌入和自定义训练模型集成，从而根据使用情况提供灵活性。
EmbeddingRetriever 与 Haystack 的流水线架构无缝集成。它通常与 DocumentStore（一个保存文档嵌入的数据库）配对，并与其他组件（如 Readers（用于答案提取）或 Rankers（用于改进结果））一起工作。例如，在问答系统中，检索器可能首先获取 20 个候选文档，然后像 BERT 这样的 Reader 模型可以扫描这些文档以提取精确的答案。开发人员可以通过调整诸如返回的文档数量（top_k）或使用的相似性度量等参数来优化检索速度和准确性。虽然检索器处理语义匹配的繁重工作，但其有效性取决于正确的设置——选择正确的嵌入模型，确保文档被干净地索引，以及调整数据库以进行快速向量搜索。这使其成为聊天机器人、推荐系统或企业搜索等应用程序的多功能工具，在这些应用程序中，理解上下文至关重要。