Haystack: как сделать поиск по документам и Q&A-систему на RAG

import os
from haystack import Document, Pipeline
from haystack.components.builders import ChatPromptBuilder
from haystack.components.generators.chat import OpenAIChatGenerator
from haystack.components.retrievers.in_memory import InMemoryBM25Retriever
from haystack.dataclasses import ChatMessage
from haystack.document_stores.in_memory import InMemoryDocumentStore
from haystack.utils import Secret

document_store = InMemoryDocumentStore()
document_store.write_documents([
    Document(content="SpeShu.AI предоставляет OpenAI-compatible API."),
    Document(content="RAG отвечает по найденным документам, а не только по памяти модели."),
])

prompt_template = [
    ChatMessage.from_system("Отвечай кратко и только по документам."),
    ChatMessage.from_user(
        "Документы:\n{% for doc in documents %}{{ doc.content }}\n{% endfor %}\n"
        "Вопрос: {{ question }}"
    ),
]

pipeline = Pipeline()
pipeline.add_component("retriever", InMemoryBM25Retriever(document_store))
pipeline.add_component("prompt", ChatPromptBuilder(template=prompt_template))
pipeline.add_component(
    "llm",
    OpenAIChatGenerator(
        model="openai/gpt-5.5",
        api_key=Secret.from_token(os.environ["SPESHU_AI_API_KEY"]),
        api_base_url="https://speshu.ai/api/v1",
    ),
)
pipeline.connect("retriever.documents", "prompt.documents")
pipeline.connect("prompt.prompt", "llm.messages")

question = "Зачем нужен RAG?"
result = pipeline.run({
    "retriever": {"query": question},
    "prompt": {"question": question},
})

print(result["llm"]["replies"][0].text)