script.py

from haystack.document_stores import FAISSDocumentStore
document_store = FAISSDocumentStore(faiss_index_factory_str="Flat", embedding_dim=1024)

# Загрузка и обработка документов
from haystack.utils import clean_wiki_text, convert_files_to_docs
doc_dir = "test"
docs = convert_files_to_docs(dir_path=doc_dir, clean_func=clean_wiki_text, split_paragraphs=True)
document_store.write_documents(docs)

from haystack.nodes import EmbeddingRetriever
# Использование модели, поддерживающей русский язык
retriever = EmbeddingRetriever(
    document_store=document_store,
    embedding_model="AlexKay/xlm-roberta-large-qa-multilingual-finedtuned-ru"
)
document_store.update_embeddings(retriever)

from haystack.nodes import FARMReader
# Использование модели для русского языка
reader = FARMReader(model_name_or_path="AlexKay/xlm-roberta-large-qa-multilingual-finedtuned-ru", use_gpu=False)

from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline
pipe = ExtractiveQAPipeline(reader, retriever)

# Запрос на русском языке
query = "директор Института электроэнергетики и электроники?"
prediction = pipe.run(
    query=query, params={"Retriever": {"top_k": 10}, "Reader": {"top_k": 10}}
)
print(prediction)