Haystack 中的 Reader 组件负责分析文本段落，以提取用户查询的精确答案。它在 Retriever 之后运行，Retriever 从数据库或搜索索引中提取相关文档。 Reader 使用机器学习模型（通常基于 Transformer 架构）来处理检索到的文本并识别最可能的答案范围。例如，如果用户问“法国的首都是什么？”，Retriever 可能会提取一篇关于法国的 Wikipedia 段落，而 Reader 会将“巴黎”作为答案。此组件对于问答系统至关重要，用户期望获得直接答案而不是文档列表。
Reader 的工作原理是标记化输入文本，并应用模型来预测文本中潜在答案的开始和结束位置。BERT 或 RoBERTa 等模型通常被使用，因为它们可以理解上下文和单词之间的关系。例如，如果检索到的文本包含多个对城市和历史事实的提及，Reader 可以区分哪个片段直接回答查询。开发人员可以配置参数，例如最大答案长度、置信度阈值和返回的答案数量。这允许在精度（仅返回高置信度答案）和召回率（确保不会遗漏相关答案）之间进行平衡。
Haystack 的 Reader 旨在实现灵活性。开发人员可以选择预训练模型，也可以在特定领域的数据（例如医学期刊或法律文件）上对其进行微调，以提高在专业环境中的准确性。例如，医疗保健应用程序可以使用在医学文献上微调的 Reader 来回答有关症状或治疗的问题。该组件还与 Haystack 的管道集成，从而可以与 Retriever 和其他工具无缝结合。通过解耦 Retriever 和 Reader，Haystack 允许团队独立优化每个部分——例如，使用快速 Retriever 来实现可扩展性，并使用高精度 Reader 进行详细分析。这种模块化使 Reader 能够适应各种用例，从客户支持聊天机器人到研究协助工具。