2024年12月12日 · 但是在haystack1.0版本，除了DPR还有很多RAG解决方案的功能集成。而今，还有BM42等最新的基于模型的RAG技术。 haystack在集成其他开源技术之前，他们的工程师会学习，并用简单的描述帮助开发人员理解，并在文档中，提供优化建议。

2025年1月15日 · In this tutorial, you will learn how to set up a generative system using the RAG model which conditions the answer generator on a set of retrieved documents. Preparing the Colab Environment. Enable GPU Runtime; Installing Haystack. To start, let’s install the latest release of Haystack with pip:

RAG系统，通过文本相似度将文章或者一切文本转换成张量，写入数据库，建立索引，在检索的时候，根据用户的问题，去文档中检索文章，将用于的问题和检索的文章通过prompt模板进行拼接，来回答用户的问题。

Haystack 是一个开源框架，用于构建生产就绪的 LLM 应用程序、检索增强的生成管道和最先进的搜索系统，这些系统可以在大型文档集合上智能地工作。 Haystack 是一个端到端框架，可用于使用大型语言模型 （LLM） 为不同的搜索用例构建功能强大且生产就绪的管道。

In this post, we’ve detailed some fundamental components that make RAG applications possible with Haystack: Generators, the PromptBuilder, and Retrievers. We’ve seen how they can all be used in isolation and how you can make Pipelines out of them to achieve the same goal.

2024年11月1日 · Haystack是一个强大的工具包，帮助开发者用少量代码创建AI应用，尤其擅长处理大量文本或文档；能够简化开发实用LLM应用的过程。简单来说，Haystack就像一套多功能的积木，可以灵活组合，可以搭建出各式各样的AI系统。 使用Haystack，能够实现多种应用场景，例如：

本指南演示了如何使用 HayStack 和 Milvus 构建检索-增强生成（RAG）系统。 RAG 系统将检索系统与生成模型相结合，根据给定提示生成新文本。 该系统首先使用 Milvus 从语料库中检索相关文档，然后使用生成模型根据检索到的文档生成新文本。

2024年4月30日 · 检索增强生成（rag）是一种人工智能框架，通过整合外部知识源来增强大型语言模型（llm）的能力。rag通过从知识库中检索相关信息并利用这些信息来增强llm的输入，从而使得模型能够生成更准确、更及时且更符合上下文的相关响应。

2025年1月15日 · This tutorial shows you how to create a generative question-answering pipeline using the retrieval-augmentation ( RAG) approach with Haystack 2.0. The process involves four main components: SentenceTransformersTextEmbedder for creating an embedding for the user query, InMemoryBM25Retriever for fetching relevant documents, PromptBuilder for ...

在本节中，将详细探讨与 Haystack 实现相关的高级 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，包括假设性文档嵌入（Hypothetical Document Embedding, HyDE）以及改善检索的各种方法。