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Tests / Check if changed (push) Has been cancelled
CodeQL / Analyze (python) (push) Has been cancelled
Update Platform Components Table / update (push) Has been cancelled
Tests / format (push) Has been cancelled
Tests / check-imports (push) Has been cancelled
Tests / Unit / macos-latest (push) Has been cancelled
Tests / Unit / ubuntu-latest (push) Has been cancelled
Tests / Unit / windows-latest (push) Has been cancelled
Tests / mypy (push) Has been cancelled
Tests / Integration / ubuntu-latest (push) Has been cancelled
Tests / Integration / macos-latest (push) Has been cancelled
Tests / Integration / windows-latest (push) Has been cancelled
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Tests / Mark tests as completed (push) Has been cancelled
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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/deepset-ai/haystack) · [上游 README](https://github.com/deepset-ai/haystack/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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<a href="https://haystack.deepset.ai/"><img src="https://raw.githubusercontent.com/deepset-ai/haystack/main/images/banner.png" alt="蓝色横幅，带有 Haystack 徽标及文字「haystack by deepset – 面向生产就绪 RAG 与 Agent 的开源 AI 框架」，周围环绕代表搜索、文档、Agent、流水线与云系统的抽象图标。"></a>
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| CI/CD | [](https://github.com/deepset-ai/haystack/actions/workflows/tests.yml) [](https://github.com/python/mypy) [](https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/deepset-ai/haystack/blob/python-coverage-comment-action-data/htmlcov/index.html) [](https://github.com/astral-sh/ruff) |
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| Docs | [](https://docs.haystack.deepset.ai) |
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| Package | [](https://pypi.org/project/haystack-ai/)   [](https://anaconda.org/conda-forge/haystack-ai) [](LICENSE) [](https://github.com/deepset-ai/haystack/actions/workflows/license_compliance.yml) [](https://hvtracker.net/agents/haystack/) [](https://hvtracker.net/agents/haystack/) [](https://www.bestpractices.dev/projects/13067)|
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| Meta | [](https://discord.com/invite/qZxjM4bAHU) [](https://twitter.com/haystack_ai) |
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[Haystack](https://haystack.deepset.ai/) 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。
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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。
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## 目录
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- [安装](#installation)
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- [文档](#documentation)
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- [特性](#features)
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- [Haystack Enterprise：支持与平台](#haystack-enterprise-support--platform)
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- [遥测](#telemetry)
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- [🖖 社区](#-community)
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- [为 Haystack 做贡献](#contributing-to-haystack)
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- [使用 Haystack 的组织](#organizations-using-haystack)
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## 安装
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获取 Haystack 最简单的方式是通过 pip：
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```sh
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pip install haystack-ai
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```
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安装每夜预发布版本以试用最新功能：
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```sh
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pip install --pre haystack-ai
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```
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Haystack 支持多种安装方式，包括 Docker 镜像。如需完整指南，请参阅
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[文档](https://docs.haystack.deepset.ai/docs/installation).
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## 文档
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如果你是项目新手，请查看 ["什么是 Haystack？"](https://haystack.deepset.ai/overview/intro)，然后阅读
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["入门指南"](https://haystack.deepset.ai/overview/quick-start)，在几分钟内构建你的第一个 LLM 应用。
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继续通过 [教程](https://haystack.deepset.ai/tutorials). 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
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[Cookbook](https://haystack.deepset.ai/cookbook). 中的 Haystack 示例。
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任何时候，都可以查阅 [文档](https://docs.haystack.deepset.ai/docs/intro)，进一步了解 Haystack、它能为你做什么，以及背后的技术。
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## 特性
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**面向上下文工程（Context Engineering）构建**
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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。
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**模型与供应商无关（Model- and vendor-agnostic）**
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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。
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**模块化且可定制**
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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。
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**可扩展生态**
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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。
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> [!TIP]
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> 你是否希望将 Haystack 流水线部署并提供为 **REST API** 或 **MCP 服务器**？[Hayhooks](https://github.com/deepset-ai/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](https://openwebui.com/). 等聊天 UI 配合使用。
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## Haystack Enterprise：支持与平台
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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](https://haystack.deepset.ai/blog/announcing-haystack-enterprise).
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👉 [获取 Haystack Enterprise Starter](https://www.deepset.ai/products-and-services/haystack-enterprise-starter?utm_source=github.com&utm_medium=referral&utm_campaign=haystack_enterprise)
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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。
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👉 了解更多 [Haystack Enterprise Platform](https://www.deepset.ai/products-and-services/haystack-enterprise-platform?utm_campaign=developer-relations&utm_source=haystack&utm_medium=readme) 相关信息，或[免费试用](https://www.deepset.ai/haystack-enterprise-platform-trial?utm_campaign=developer-relations&utm_source=haystack&utm_medium=readme)
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## 遥测（Telemetry）
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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。
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有关 Haystack 遥测或如何选择退出的更多信息，请参阅 [Haystack 文档](https://docs.haystack.deepset.ai/docs/telemetry).
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## 🖖 社区
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如有功能请求或错误报告，欢迎在 GitHub 上提交 [issue](https://github.com/deepset-ai/haystack/issues).。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](https://github.com/deepset-ai/haystack/discussions) 发起话题，或前往我们的 [Discord 频道](https://discord.com/invite/VBpFzsgRVF).。我们也会关注 [𝕏 (Twitter)](https://twitter.com/haystack_ai) 和 [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/haystack).
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## 为 Haystack 做贡献
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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](https://github.com/deepset-ai/haystack/blob/main/CONTRIBUTING.md)，了解如何开始。
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您可以通过以下方式为 Haystack 做贡献：
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- 为主 Haystack 项目做贡献
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- 在 [haystack-core-integrations](https://github.com/deepset-ai/haystack-core-integrations) 上贡献集成
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- 在 [haystack/docs-website](https://github.com/deepset-ai/haystack/tree/main/docs-website) 中为文档做贡献
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> [!TIP]
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>👉 **[查看完整列表：欢迎贡献的 issue](https://github.com/orgs/deepset-ai/projects/14)**
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## 使用 Haystack 的组织
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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：
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- **科技与 AI 基础设施**：[Apple](https://www.apple.com/), [Meta](https://www.meta.com/about), [Databricks](https://www.databricks.com/), [NVIDIA](https://developer.nvidia.com/blog/reducing-development-time-for-intelligent-virtual-assistants-in-contact-centers/), [Intel](https://github.com/intel/open-domain-question-and-answer#readme)
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- **公共部门 AI 倡议**：[European Commission](https://commission.europa.eu/index_en), [German Federal Ministry of Research, Technology, and Space (BMFTR)](https://www.deepset.ai/case-studies/german-federal-ministry-research-technology-space-bmftr), [PD, Baden-Württemberg State](https://www.pd-g.de/)
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- **企业与工业 AI 应用**：[Airbus](https://www.deepset.ai/case-studies/airbus), [Lufthansa Industry Solutions](https://haystack.deepset.ai/blog/lufthansa-user-story), [Infineon](https://www.infineon.com/), [LEGO](https://github.com/larsbaunwall/bricky#readme), [Comcast](https://arxiv.org/html/2405.00801v2), [Accenture](https://www.accenture.com/), [TELUS Agriculture & Consumer Goods](https://www.telus.com/agcg/en)
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- **知识与内容平台**：[Netflix](https://netflix.com), [ZEIT Online](https://www.deepset.ai/case-studies/zeit-online), [Rakuten](https://www.rakuten.com/), [Oxford University Press](https://corp.oup.com/), [Manz](https://www.deepset.ai/case-studies/manz), [YPulse](https://www.deepset.ai/case-studies/ypulse)
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