#Haystack

haystack

Haystack是一个综合性的LLM框架，能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型，或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务，同时还支持使用现成模型或对其进行微调，基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发，帮助用户解决复杂的NLP问题。

fastRAG

fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架，集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具，支持在Intel硬件上进行优化，并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能，以及与Haystack v2+的兼容性。

rag-demystified

本项目深入探讨了检索增强生成（RAG）管道的内部机制，揭示其技巧、局限性和成本。通过LlamaIndex和Haystack框架，了解如何构建和优化RAG管道，并解决透明度和错误问题。详细分析了子问题查询引擎的工作原理，帮助用户理解复杂的RAG管道的关键组成部分和面临的挑战。

awesome-llm-agents

本列表收录了优秀的LLM代理资源，涵盖开源框架、实用应用、平台及重要论文和讲座。关键工具包括Langchain、Llama Index、Haystack等，旨在为开发者提供高效的NLP解决方案。用户还可以提交和建议更多资源，支持社区开发。

haystack-tutorials

本页面汇集了多个教程，展示如何使用最新的自然语言处理（NLP）模型构建生产级LLM应用、检索增强生成流水线和智能搜索系统。这些教程涵盖问答系统的构建、模型微调、可扩展的QA系统开发、预处理和元数据过滤等内容。所有教程均可在Colab中运行，便于快速实践和验证。

haystack-cookbook

Haystack-cookbook是一个开源项目,集成了多种自然语言处理任务的实践案例。项目展示了如何使用Haystack框架,结合各类模型、向量数据库和检索技术构建NLP应用。内容涵盖文本问答、多语言处理、语音识别和信息提取等领域,为开发者提供了丰富的代码示例和学习资源。项目通过Jupyter Notebook形式呈现多个实用案例,包括使用不同的语言模型、向量数据库进行文本检索、问答系统构建等。这些示例涵盖了从基础NLP任务到高级应用的广泛场景,有助于开发者快速上手Haystack框架并探索其在实际项目中的应用潜力。

bert-mini-finetune-question-detection

该项目基于BERT-mini开发了一个用于区分关键词查询和问题/陈述查询的模型。在Haystack框架中，该模型实现了99.7%的测试准确率，能够准确将问题路由至Reader分支，提升结果精确度并降低计算开销。模型可通过简洁的Python代码轻松集成，适用于需要高效查询分类的神经搜索系统。

roberta-base-squad2

roberta-base-squad2是一个基于RoBERTa模型，在SQuAD 2.0数据集上微调的英文抽取式问答模型。它在SQuAD 2.0验证集上达到79.87%的精确匹配率和82.91%的F1分数。此模型能处理包括无答案问题在内的多种问答任务，适合构建高效问答系统。开发者可通过Haystack或Transformers库便捷地集成该模型进行问答应用开发。

question-vs-statement-classifier

该项目是一个基于神经网络的问句与陈述句分类器，专为提升搜索系统性能而设计。它能准确区分用户输入的查询类型，有效提高搜索准确度。基于Transformers架构开发，易于集成到Haystack等搜索框架中，为开发者提供了实用的查询分类工具。