Haystack wurde entwickelt, um Entwicklern zu helfen, ganz einfach maßgeschneiderte Suchlösungen zu erstellen, die von den neuesten Fortschritten im maschinellen Lernen profitieren. Mit seinen Komponenten wie Dokumentenspeichern, Suchmodulen und Lesemodulen kann Haystack eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen und Anfragen effektiv verarbeiten. Seine modulare Architektur unterstützt gemischte Suchstrategien, einschließlich semantischer Suche und traditioneller schlüsselwortbasierter Suche, wodurch es zu einem vielseitigen Werkzeug für Unternehmen wird, die ihre Suchfähigkeiten verbessern möchten.

Das LLM-gesteuerte RAG-System ist ein entwicklerorientiertes Framework zum Aufbau von retrieval-augmented generation (RAG)-Pipelines. Es bietet Module für die Einbettung von Dokumentensammlungen, Indizierung via FAISS, Pinecone oder Weaviate sowie das Abrufen relevanten Kontexts zur Laufzeit. Das System nutzt LangChain-Wrappers zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen, unterstützt Prompt-Vorlagen, Streaming-Antworten und Multi-Vektor-Store-Adapter. Es vereinfacht die End-to-End-Bereitstellung von RAG für Knowledge Bases, mit Anpassungsmöglichkeiten bei jedem Schritt – von der Einbettungsmodellkonfiguration bis zum Prompt-Design und der Ergebnisnachbearbeitung.