يعد “Haystack” إطارا مفتوح المصدر متطورا تم تطويره من قِبَل شركة deepset الألمانية لبناء أنظمة الإجابة على الأسئلة (QA) تفاعلية وقابلة للتخصيص بشكل كامل.
يتيح للمطورين ربط نماذج مثل Transformers، OpenAI، Llama مع محركات بحث ونُظم تخزين متقدمة، لبناء تطبيقات QA قوية تعتمد على الاسترجاع التوليدي (RAG) والتحليل الوثائقي، مستخدما لغة Python ومصمما خصيصا للاستخدام الأكاديمي والصحفي والصناعي (haystack.deepset.ai).
ما هو Haystack؟
- إطار Python مفتوح المصدر لبناء تطبيقات تجميعية للذكاء الاصطناعي مثل chatbot، RAG، تحليل الوثائق، والتلخيص .
- يعتمد على pip install haystack‑ai أو نسخة من GitHub (github.com).
- يدعم بنية moduleable pipelines حيث يمكن تركيب مكونات مثل retrievers و generators و rankers وفقا للحاجة (deepset.ai).
المميزات الأساسية لـ Haystack
- تعددية النماذج المدعومة:
يدعم نماذج مثل Transformers، OpenAI، Llama (عبر Llama.cpp أو Ollama)، وأكثر من قاعدة بيانات (Elasticsearch، Weaviate، Qdrant، Pinecone…) (haystack.deepset.ai). - قابل للتخصيص والإنتاجي:
يمكن تطوير pipelines مع فروع loops، agentic workflows، كامل بيئة إنتاجية مع مراقبة logging وserialization (haystack.deepset.ai). - مكتبة ضخمة من المكونات والإضافات:
تشمل إدخالات ملفات، محركات embedding، Retriever، Generator، أدوات للتقييم (مثلا Flow Judge)، وتكامل مع وظائف مثل web search، SQL، PDF parsing… (haystack.deepset.ai). - مجتمع ومصادر قوية:
يتوفر على وثائق رسمية، مدونة، دروس تعليمية وأمثلة CookBook على الموقع GitHub، بالإضافة إلى مجتمع نشط على Discord وMeetups . - مستخدم من قبل الباحثين والصحفيين:
يُستخدم في تحليل الوثائق القانونية، أرشفة المستندات، تطوير بوتات قادرة على التفاعل واسترجاع إجابات دقيقة من قواعد بيانات ضخمة (haystack.deepset.ai).
الأهمية البحثية والتطبيقية
- قاعدة لنماذج الاسترجاع والتوليد (RAG)، تمثل العمود الفقري لكثير من الأبحاث التطبيقية في تحليل الوثائق.
- منصة تعليمية وأكاديمية تُستخدم في بناء أنظمة ذكية تحليلية.
- تُستخدم في الشركات الكبرى مثل AWS، IBM، Intel، و Netflix حسب موقع deepset الرسمي (haystack.deepset.ai).
رابط الأداة (GitHub – Haystack Framework):
(github.com, reddit.com)
