开源项目库/检索与 RAG
deepset-ai/haystack

Haystack

阅读组件化检索流水线,从 BM25 开始理解 RAG 的检索半程。

进阶Apache-2.0学习估计 5–8 小时尚未记录
打开原仓库
本次学习产物

修改 BM25 检索示例,加入空检索与参数对照。

开始前

Python、组件输入输出;了解检索。

运行环境

CPU;本课使用内存文档库和 BM25,不配置生成模型。

STEP 01 / 04

读懂源码

先看 bm25_retriever.py 的输入与输出,再从 core/pipeline/pipeline.py 跟踪组件连接与执行。

从这两个入口读起

先在纸上画出输入 → 处理 → 输出,再用断点或日志验证调用顺序。记录你读到的函数名与行号,不要求通读整个仓库。

准备自己的源码副本

git clone https://github.com/deepset-ai/haystack.git
cd haystack
git checkout bfa8e37e8b3c3262318f1d48f9e1a03a42ed3d42
git switch -c study/haystack

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