AI教我做事之RAG开发-11 如何用HayStack写代码

HayStack 是一个非常强大的企业级RAG解决方案。

Haystack 是一个用于构建 AI 驱动的问答系统和信息检索系统的框架。它可以帮助开发者更轻松地创建、训练和部署适用于自然语言处理(NLP)的解决方案。以下是 Haystack 的一些主要特征：

1. 模块化设计：Haystack 的架构是模块化的，能够灵活地插入不同的组件，例如文档存储、检索器、阅读器等。
2. 多种文档格式支持：支持多种文档格式（如PDF、Word、HTML等），允许用户从多种来源导入数据进行处理。
3. 智能检索：通过结合传统的信息检索技术（如 ElasticSearch）和现代的深度学习模型（如Transformer），提供高效的文档检索能力。
4. 自然语言理解：集成了多种预训练的语言模型（如BERT、RoBERTa等），可用于提高问答系统的准确性和上下文理解能力。
5. 多模型集成：用户可以方便地整合多个模型，以提高系统的性能和灵活性。
6. 支持多种后端：可以与多种不同类型的数据库和存储后端集成，如 Elasticsearch、FAISSD、SQL 数据库等。
7. 问答管道：提供了简化的问答管道，允许用户通过组合不同的组件（如文档检索、文本摘要、上下文增强等）来构建复杂的问答系统。
8. 开源项目：Haystack 是一个开源工具，用户可以自由使用、修改和分发其代码，促进社区的协作和创新。
9. 易于集成与扩展：支持与其他 Python 库和框架（如 Django、Flask、FastAPI 等）进行集成，易于扩展以满足特定的需求。
10. 简单易用的 API：提供易于使用的 API，使得用户能够快速上手，开展开发工作。

完整代码

# 安装核心组件
# pip install farm-haystack[all]  # 全功能安装

# 示例代码 - 构建问答系统
from haystack import Pipeline
from haystack.document_stores import InMemoryDocumentStore
from haystack.nodes import BM25Retriever, FARMReader

# 1. 文档存储
document_store = InMemoryDocumentStore(use_bm25=True)
document_store.write_documents([
    {"content": "LlamaIndex 适合团队快速原型开发", "meta": {"source": "知乎"}},
    {"content": "LangChain 适合深度自定义型开发", "meta": {"source": "自我分析"}},
    {"content": "HayStack 提供企业级解决方案", "meta": {"source": "官网"}}
])

# 2. 构建流水线
retriever = BM25Retriever(document_store=document_store)
reader = FARMReader(model_name_or_path="deepset/roberta-base-squad2")

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

# 3. 执行查询
question = "哪个框架适合企业使用？"
results = pipeline.run(query=question, params={"Retriever": {"top_k": 3}, "Reader": {"top_k": 1}})

# 4. 解析结果
print(f"答案：{results['answers'][0].answer}")
print(f"来源：{results['answers'][0].meta['source']}")
print(f"置信度：{results['answers'][0].score:.3f}")

上述的代码，运行后，发现结果并不是我们想要的准确答案啊。

或许RAG的质量有待提高。