🔍Haystack 是一个开源 NLP 框架，它利用预训练的 Transformer 模型，它帮助开发人员的 NLP 应用程序快速构建语义搜索、问答、摘要和文档排序等服务。

哆啦A梦1996 ⋅ 1年前 ⋅ 2327 阅读

https://github.com/deepset-ai/haystack

https://haystack.deepset.ai/tutorials     # 教程

https://docs.haystack.deepset.ai/docs/get_started        # get started

Haystack是一个端到端框架，使您能够为不同的搜索用例构建功能强大且可用于生产的管道。无论您想执行问答还是语义文档搜索，您都可以使用 Haystack 中最先进的 NLP 模型来提供独特的搜索体验，并允许您的用户使用自然语言进行查询。Haystack 以模块化方式构建，因此您可以结合其他开源项目（如 Huggingface 的 Transformers、Elasticsearch 或 Milvus）的最佳技术。

一、Haystack 的使用场景

  • 用自然语言提问并在您的文档中找到详细的答案。
  • 执行语义搜索并根据含义而不是关键字检索文档
  • 使用现成的模型或根据您的领域对其进行微调。
  • 使用用户反馈来评估、基准测试并不断改进您的实时模型。
  • 利用现有知识库，更好地处理聊天机器人收到的长尾查询。
  • 通过自动将问题列表应用于新文档并使用提取的答案来自动化流程。

二、核心功能

  • 最新模型：利用所有最新的基于转换器的模型（例如，BERT、RoBERTa、MiniLM）进行提取 QA、生成 QA 和文档检索。
  • 模块化：适合您的技术堆栈和用例的多种选择。选择您最喜欢的数据库、文件转换器或建模框架。
  • 管道：Haystack 的节点和管道设计允许自定义将查询路由到相关组件。
  • 开放：与 HuggingFace 的模型中心 100% 兼容。与其他框架（例如，Transformers、FARM、sentence-transformers）的紧密接口
  • 可扩展：通过检索器、生产就绪后端（如 Elasticsearch / FAISS）和 fastAPI REST API 扩展到数百万文档
  • 端到端：所有工具集中在一个地方：文件转换、清理、拆分、训练、评估、推理、标记等。
  • 开发人员友好：易于调试、扩展和修改。
  • 可定制：根据您的领域微调模型或实现您的自定义 DocumentStore。
  • 持续学习：通过生产中的用户反馈收集新的训练数据并不断改进您的模型

感觉更偏向于nlp的QA场景

各种pipe，强大与简洁鱼和熊掌不可兼得

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有哪些使用场景？

Haystack 可以在多种使用场景下发挥作用，包括但不限于以下几个方面：

1. 语义搜索：Haystack 可以根据用户输入的语句，在大规模文本集中进行语义搜索，并返回与其意图相符合的结果。

2. 问答系统：Haystack 可以为用户提供基于自然语言的问答服务，帮助用户快速获取所需要的信息。

3. 文本分类：Haystack 可以将文本进行分类，例如将新闻文章分为体育、财经、娱乐等多个分类。

4. 文本摘要：Haystack 可以从长篇文本中自动提取出摘要，帮助用户快速了解文章的主要内容。

5. 文档排序：Haystack 可以对文档进行排名，将最相关的文档排在前面，便于用户查找所需信息。

6. 命名实体识别：Haystack 可以对文本中的命名实体进行识别，例如人名、地名、组织机构等。

7. 情感分析：Haystack 可以分析文本中的情感倾向，例如积极、消极、中性等。

有哪些类似的项目？

1. BERT: BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google AI开发的一个开源预训练自然语言处理模型，用于自然语言推理，问答等模型。

2. OpenAI GPT: OpenAI GPT (Generative Pretrained Transformer) 是一个使用 Transformer 架构的自然语言处理模型，用于生成自然语言文本。

3. PyTorch-Transformers: PyTorch-Transformers（以前称为 pytorch-pretrained-bert）是由 Hugging Face 公司开发的一个基于 PyTorch 的插件，许多预训练的 Transformer 模型都可以在其中找到。

4. ELMO: ELMO (Embeddings from Language Models) 是 NLP 中的另一种预训练语言模型，可用于词向量表示和语义文本表示等任务。

5. Flair: Flair 是一个完全用 Python 实现的多任务 NLP 框架，它包含了在不同的 NLP任务中所需的多种架构和技术，比如情感分析、词性标注、文本分类等。

有哪些优缺点？

优点：
1. 提供了预训练的 Transformer 模型，可以支持多种NLP任务。
2. 简化了模型部署和管理的复杂性，使得开发人员可以快速构建NLP应用程序。
3. 可以提高搜索、问答、摘要等应用程序的效率和准确率。

缺点：
1. 对于一些特定的NLP任务，需要进一步的自定义和调整。
2. Stack 可能不适用所有的NLP问题。 
3. Stack 仅提供了基本的 NLP 功能，一些高级功能需要额外的插件或接口来实现。

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