管道模板

Haystack 提供模板以创建用于常见用例的现成管道。

要创建管道，可以调用from_template方法，传入格式为Pipeline 类的模板标识符PredefinedPipeline.TEMPLATE_IDENTIFIER.

例如，要使用INDEXING 模板创建并运行管道，您可以使用Pipeline.from_template(PredefinedPipeline.INDEXING)

在本节中，我们将详细介绍可用模板及其使用方法。

与网站聊天

生成一个管道，用于读取网页并询问有关其内容的问题。


模板标识符	`CHAT_WITH_WEBSITE`
模板参数	-
输入（* 表示必填）	`'converter': {'meta': {}}` `'fetcher': {'urls': ["https://example.com"]}`* `'llm': {'generation_kwargs': {}}` `'prompt': {'query': '要问的问题'}`

示例代码

from haystack import Pipeline, PredefinedPipeline

pipeline = Pipeline.from_template(PredefinedPipeline.CHAT_WITH_WEBSITE)
pipeline.run({"fetcher": {"urls": ["https://haystack.com.cn:"]}, "prompt": {"query": "what is Haystack?"}})

生成式问答

生成一个简单管道，使用OpenAIGenerator.


模板标识符	`GENERATIVE_QA`
模板参数	-
输入（* 表示必填）	`'generator': {'generation_kwargs': {}}` `'prompt_builder': {'question': "" }`

示例代码

from haystack import Pipeline, PredefinedPipeline

pipeline = Pipeline.from_template(PredefinedPipeline.GENERATIVE_QA)
pipeline.run({"prompt_builder":{"question":"Where is Rome?"}})

索引

生成一个管道，该管道从一个或多个文本文件中导入文档，为每个文档创建嵌入，最后将它们存储在 InMemoryDocumentStore 中。


模板标识符	`索引`
模板参数	-
输入（* 表示必填）	`'llm': {'generation_kwargs': {}}` `'prompt_builder': {'query': ''}` `'retriever': {'filters': {}, 'top_k': None}` `'text_embedder': {'text': ''}}`*

示例代码

from haystack import Pipeline, PredefinedPipeline

pipeline = Pipeline.from_template(PredefinedPipeline.INDEXING)
result = pipeline.run({"converter": {"sources": ["some_file.txt"]}})

RAG

使用先前已索引的数据（您可以使用索引模板）生成 RAG 管道。


模板标识符	`RAG`
模板参数	-
输入（* 表示必填）	`'llm': {'generation_kwargs': {}}` `'prompt_builder': {'query': ''}` `'retriever': {'filters': {}, 'top_k': None}` `'text_embedder': {'text': ''}}`*

示例代码

from haystack import Pipeline, PredefinedPipeline

pipeline = Pipeline.from_template(PredefinedPipeline.RAG)
pipeline.run({"text_embedder": {"text": "A question about your documents"}})

更新于 9 个月前