deepset-ai--haystack/README.md

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Haystack 是一款用于在 Python 中构建生产就绪 LLM 应用的开源 AI 编排框架。

设计模块化流水线与 Agent 工作流，对检索、路由、记忆与生成进行显式控制。构建可扩展的 RAG 系统、多模态应用、语义搜索、问答与自主 Agent，全部采用透明架构，便于你实验、深度定制并自信部署。

目录

• 安装
• 文档
• 特性
• Haystack Enterprise：支持与平台
• 遥测
• 🖖 社区
• 为 Haystack 做贡献
• 使用 Haystack 的组织

安装

获取 Haystack 最简单的方式是通过 pip：

pip install haystack-ai

安装每夜预发布版本以试用最新功能：

pip install --pre haystack-ai

Haystack 支持多种安装方式，包括 Docker 镜像。如需完整指南，请参阅 文档.

文档

如果你是项目新手，请查看 "什么是 Haystack？"，然后阅读 "入门指南"，在几分钟内构建你的第一个 LLM 应用。 继续通过 教程. 学习。如需更高级的用例，或只是想获取一些灵感，可以浏览我们在 Cookbook. 中的 Haystack 示例。

任何时候，都可以查阅 文档，进一步了解 Haystack、它能为你做什么，以及背后的技术。

特性

面向上下文工程（Context Engineering）构建
设计灵活的系统，对信息在到达模型之前如何被检索、排序、过滤、组合、结构化与路由进行显式控制。定义流水线与 Agent 工作流，使检索、记忆、工具与生成透明且可追溯。

模型与供应商无关（Model- and vendor-agnostic）
可与 OpenAI、Mistral、Anthropic、Cohere、Hugging Face、Azure OpenAI、AWS Bedrock、本地模型等众多平台集成。无需重写系统即可更换模型或基础设施组件。

模块化且可定制
使用内置组件完成检索、索引、工具调用、记忆与评估，或创建你自己的组件。添加循环、分支与条件逻辑，精确控制上下文在流水线与 Agent 工作流中的流转方式。

可扩展生态
通过一致的接口构建并分享自定义组件，便于社区与第三方扩展 Haystack，并为开放生态做出贡献。

Tip

你是否希望将 Haystack 流水线部署并提供为 REST API 或 MCP 服务器？Hayhooks 提供了一种简单方式，让你用自定义逻辑封装流水线与 Agent，并通过 HTTP 端点或 MCP 对外暴露。它还支持 OpenAI 兼容的聊天补全端点，并可与 open-webui. 等聊天 UI 配合使用。

Haystack Enterprise：支持与平台

获取 Haystack 团队的专业支持，借助企业级模板更快构建，并通过面向云端与本地（on-prem）环境的部署指南安全扩展，一切尽在 Haystack Enterprise Starter。详情请参阅公告博文.

👉 获取 Haystack Enterprise Starter

需要为 Haystack 配置托管式生产环境吗？Haystack Enterprise Platform 可帮助您构建、测试、部署和运维 Haystack 流水线（pipeline），内置可观测性（observability）、协作、治理与访问控制。可作为托管云服务或自托管方案使用。

👉 了解更多 Haystack Enterprise Platform 相关信息，或免费试用

遥测（Telemetry）

Haystack 会收集流水线组件的匿名使用统计信息。每当这些组件被初始化时，我们都会收到一条事件。借此，我们能够了解哪些组件对社区最为重要。

有关 Haystack 遥测或如何选择退出的更多信息，请参阅 Haystack 文档.

🖖 社区

如有功能请求或错误报告，欢迎在 GitHub 上提交 issue.。我们会定期查看，通常能较快回复。如需讨论某个话题，或获取如何让 Haystack 更好地服务于您项目的通用建议，可在 Github Discussions 发起话题，或前往我们的 Discord 频道.。我们也会关注 𝕏 (Twitter) 和 Stack Overflow.

为 Haystack 做贡献

我们非常欢迎社区贡献——无论是修正一处笔误，还是提交全新功能！您无需成为 Haystack 专家也能做出有意义的改进。请先查阅我们的贡献者指南，了解如何开始。

您可以通过以下方式为 Haystack 做贡献：

• 为主 Haystack 项目做贡献
• 在 haystack-core-integrations 上贡献集成
• 在 haystack/docs-website 中为文档做贡献

Tip

👉 查看完整列表：欢迎贡献的 issue

使用 Haystack 的组织

数以千计的团队正在使用 Haystack 构建跨行业的生产级 AI 系统，其中包括：

• 科技与 AI 基础设施：Apple, Meta, Databricks, NVIDIA, Intel
• 公共部门 AI 倡议：European Commission, German Federal Ministry of Research, Technology, and Space (BMFTR), PD, Baden-Württemberg State
• 企业与工业 AI 应用：Airbus, Lufthansa Industry Solutions, Infineon, LEGO, Comcast, Accenture, TELUS Agriculture & Consumer Goods
• 知识与内容平台：Netflix, ZEIT Online, Rakuten, Oxford University Press, Manz, YPulse

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