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Pipeline de Sumarização Abstrativa para Produção #176

Description

@ODenteAzul

Pipeline de Sumarização Abstrativa para Produção

Base: Issue destaquesgovbr/data-science#4 - Experimento de Sumarização (concluída)
Tipo: Implementação / Engenharia de Produção
Prioridade: Alta
Complexidade: 8-10 semanas

Contexto

Issue destaquesgovbr/data-science#4 validou:

  • Modelo: Amazon Nova Pro V2 (ROUGE-L 0.518, +17% vs benchmarks)
  • Alternativa: Llama 3.3 70B V2 (ROUGE-L 0.308, 100% aceitável)
  • Prompt: V2 com 3-shot learning
  • Fallback: Enhanced TextRank (ROUGE-L 0.381)

Objetivo

Sistema de sumarização em produção:

  • ✅ API REST para processamento em tempo real
  • ✅ ROUGE-L > 0.48 (margem de segurança)
  • ✅ Disponibilidade 99%+ com fallback
  • ✅ Monitoramento completo (métricas, logs, alertas)

Arquitetura

Cliente → API (FastAPI) → SummarizationService
                           ├─ Nova Pro V2 (Bedrock)
                           └─ Enhanced TextRank (fallback)
                                    ↓
                           Pós-processamento → Observabilidade

Stack Tecnológica

  • API: FastAPI + Docker
  • LLM: AWS Bedrock (amazon.nova-pro-v1:0)
  • Fallback: NetworkX, NLTK, spaCy
  • Cache: Redis (opcional)
  • Métricas: Prometheus + Grafana
  • Deploy: GitHub Actions + AWS ECS/EC2

Tratamento de Verbosidade

Problema: 47% dos resumos têm 4-6 sentenças (target: 2-3)
Solução: Truncamento pós-processamento configurável

Sub-Issues

Implementação dividida em sub-issues:

Métricas de Sucesso

Qualidade:

  • ROUGE-L médio > 0.48
  • 0 alucinações críticas
  • Verbosidade < 10%

Performance:

  • Latência P95 < 3s
  • Disponibilidade > 99%
  • Taxa de fallback < 1%

Custo:

  • Custo/resumo monitorado
  • Decisão Bedrock vs self-hosted baseada em volume

Cronograma

Total: 10 semanas (core) + otimizações

  • Sprint 1-2: Setup e Core (4 semanas)
  • Sprint 3: Observabilidade (2 semanas)
  • Sprint 4: Qualidade (2 semanas)
  • Sprint 5: Deploy (2 semanas)

Riscos

Risco Mitigação
Throttling Bedrock Retry + circuit breaker + fallback
Degradação qualidade Monitoramento ROUGE + alertas
Custo inesperado Alertas + break-even analysis

Referências

  • Documento: source/summarization/docs/EXPERIMENTO_SUMARIZACAO.md
  • Código: source/summarization/summarizers_abstractive_v2.py
  • Dataset: source/summarization/data/human_evaluation_sample.csv

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