https://learn.deeplearning.ai/courses/building-ai-applications-with-haystack
git https://github.com/MSzgy/Building-AI-Applications-With-Haystack
Introduction
在计算机编程发展过程中，使用框架来简化操作是通用的做法，而如今在LLM，各种框架也层出不穷，其中Haystack就是其中的一种。
HayStack允许使用内置的组件或者自定义的组件来实现一个RAG流操作，通过不同组件的组合使用，可以极简化的构建自己的RAG流，与Dify对比，HayStack中全是通过代码来构建，而Dify则是通过图形化（无代码）方式来构建。
HayStack building blocks
There are many components & pipelines that you can use. 在这节，举了一个简答的例子，将文本通过Haystack读入到内存中，然后通过简单的提问去获取与提问相关的top k个答案。
Build Customized RAG
Embedding Retrieval
Keyword Retrieval
Retrieval + Reranking
Retrieval from a different API
Custom Components--News Summarizer
举了两个例子，第一个例子是生成了一个打招呼的Component, 会根据输入的name， 输出Hello, ${name}
Fallbacks with Branching Pipelines
利用HayStack做路由选择，如果RAG中得不到答案，就转为web search
Self-Reflecting Agents with Loops
采用自反馈的方式不断提高输出内容的质量。
在本节课中，举了一个最简单的例子,提取不规则文本的内容转为structured的输出。
Chat Agent with Function Calling
