Haystack教程:构建智能问答和搜索系统的开源框架

Haystack简介

Haystack是由德国公司deepset开发的开源框架,旨在帮助开发者快速构建基于大型语言模型(LLM)的智能应用程序。它提供了一系列组件和工具,可以轻松搭建检索增强生成(RAG)系统、问答系统、语义搜索引擎等高级自然语言处理应用。

Haystack logo

Haystack的主要特点包括:

模块化设计,可以灵活组合各种组件
支持最新的NLP模型和技术
易于使用和扩展
适用于生产环境的性能和可扩展性
活跃的开源社区

无论是想要快速试验最新的NLP模型,还是构建企业级的智能应用,Haystack都能满足开发者的需求。

Haystack核心功能

Haystack提供了丰富的功能来支持各类NLP应用的开发:

1. 检索增强生成(RAG)

RAG是Haystack的核心功能之一。它结合了检索系统和生成模型,可以基于检索到的相关文档生成高质量的回答。Haystack提供了多种检索器和生成器,可以根据需求灵活组合。

2. 问答系统

Haystack可以轻松构建端到端的问答系统,包括开放域问答和封闭域问答。它支持抽取式问答和生成式问答,并提供了评估工具来衡量系统性能。

3. 语义搜索

通过使用先进的向量检索技术,Haystack能够实现基于语义的文档搜索,大大提高搜索的准确性和相关性。

4. 文档处理

Haystack提供了全面的文档处理pipeline,包括文件转换、清洗、分割等,可以处理各种格式的文档。

5. 模型训练与微调

除了使用预训练模型,Haystack还支持在自己的数据上微调模型,以获得更好的领域适应性。

Haystack教程

Haystack提供了丰富的教程来帮助用户快速上手:

构建第一个问答系统
在自己的数据上微调模型
构建可扩展的问答系统
FAQ风格的问答
系统评估
使用嵌入向量进行更好的检索
预处理文档
训练Dense Passage Retrieval模型
使用Pipeline构建复杂系统
问题生成
查询分类
表格问答
文档分类
语音问答系统

这些教程涵盖了从入门到高级应用的各个方面,可以帮助开发者快速掌握Haystack的使用。

使用Haystack构建智能应用

下面我们来看几个使用Haystack构建智能应用的具体示例:

构建基本的问答系统

from haystack import Pipeline
from haystack.nodes import BM25Retriever, FARMReader

# 创建检索器和阅读器
retriever = BM25Retriever(document_store=document_store)
reader = FARMReader("deepset/roberta-base-squad2")

# 构建pipeline
pipe = Pipeline()
pipe.add_node(component=retriever, name="Retriever", inputs=["Query"])
pipe.add_node(component=reader, name="Reader", inputs=["Retriever"])

# 执行查询
results = pipe.run(query="What is the capital of France?")

这个简单的例子展示了如何使用Haystack快速构建一个基本的问答系统。通过组合检索器和阅读器,我们可以实现从大量文档中检索相关信息并生成准确答案的功能。

实现语义搜索

from haystack import Pipeline
from haystack.nodes import EmbeddingRetriever

retriever = EmbeddingRetriever(
    document_store=document_store,
    embedding_model="sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1"
)

pipe = Pipeline()
pipe.add_node(component=retriever, name="Retriever", inputs=["Query"])

results = pipe.run(query="climate change impact")

在这个例子中,我们使用了基于嵌入的检索器来实现语义搜索。这种方法可以捕捉查询的语义信息,从而找到更相关的文档,即使文档中没有出现完全相同的关键词。

构建对话式问答系统

from haystack import Pipeline
from haystack.nodes import PromptNode, PromptTemplate

template = PromptTemplate(
    prompt="""
    Answer the question based on the given context. If the answer is not in the context, say "I don't know".
    
    Context: {context}
    
    Human: {query}
    AI: 
    """,
    output_parser=lambda x: x.split("AI: ")[-1].strip(),
)

prompt_node = PromptNode(
    model_name_or_path="gpt-3.5-turbo",
    api_key="your-openai-api-key",
    default_prompt_template=template
)

pipe = Pipeline()
pipe.add_node(component=retriever, name="Retriever", inputs=["Query"])
pipe.add_node(component=prompt_node, name="PromptNode", inputs=["Retriever"])

result = pipe.run(
    query="What are the effects of climate change?",
    params={"Retriever": {"top_k": 3}}
)