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oci_tips/23AI/app/doc-embedding-service/SUMMARY.md
Marcos Lohmann 9f4ed30a33 Add files via upload
2025-12-04 11:47:29 -03:00

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Document Embedding Service - Resumo Executivo

Visão Geral

O Document Embedding Service é uma aplicação web completa desenvolvida em Python/Flask que implementa um sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para processamento e busca semântica de documentos. A aplicação foi desenvolvida seguindo os padrões de autenticação e arquitetura do código de referência fornecido.

Características Principais

✅ Autenticação Dual

  • OCI Authentication: Suporte completo para OCI Signer com configuração via arquivo
  • HTTP Authentication: Suporte para X-API-Key header e Authorization: Bearer token
  • Modo de Teste: Permite execução sem credenciais OCI reais para desenvolvimento

✅ Processamento de Documentos

  • PDF: Extração de texto nativo e OCR para documentos escaneados
  • Word (.docx): Extração de texto de documentos Microsoft Word
  • Imagens: OCR via Tesseract para PNG, JPG, TIFF (documentos escaneados)
  • Chunking Inteligente: Divisão de texto em chunks com sobreposição configurável
  • Hash de Conteúdo: SHA-256 para detecção de duplicatas

✅ Geração de Embeddings

  • Sentence Transformers: Modelo all-MiniLM-L6-v2 (384 dimensões)
  • Batch Processing: Processamento eficiente de múltiplos chunks
  • Multilíngue: Suporte para português e inglês
  • Configurável: Suporte para diferentes modelos via variável de ambiente

✅ Banco de Dados Oracle ADW 23AI

  • Criação Automática de Schema: Tabelas criadas automaticamente na primeira execução
  • Tipo VECTOR Nativo: Uso do tipo VECTOR do Oracle 23AI para embeddings
  • Índice Vetorial: Índice otimizado para busca de vizinhos mais próximos
  • Busca Semântica: Busca usando VECTOR_DISTANCE com distância cosseno
  • Relacionamento: Foreign key com CASCADE DELETE entre documentos e chunks

✅ API RESTful Completa

  • Upload: /api/v1/documents/upload - Upload e processamento de documentos
  • Listagem: /api/v1/documents - Lista documentos com paginação
  • Busca por ID: /api/v1/documents/{id} - Recupera documento específico
  • Deleção: /api/v1/documents/{id} - Remove documento e chunks
  • Busca Semântica: /api/v1/search - Busca por similaridade vetorial
  • Estatísticas: /api/v1/stats - Métricas do serviço
  • Health Check: /health - Verificação de status

Estrutura do Projeto

doc-embedding-service/
├── app.py                      # Aplicação Flask principal
├── auth.py                     # Autenticação OCI e HTTP
├── document_processor.py       # Processamento de documentos
├── embedding_service.py        # Geração de embeddings
├── database.py                 # Integração com ADW 23AI
├── test_service.py            # Suite de testes
├── requirements.txt           # Dependências Python
├── Dockerfile                 # Container Docker
├── docker-compose.yml         # Orquestração Docker
├── .env.example              # Template de variáveis de ambiente
├── .gitignore                # Arquivos ignorados pelo Git
├── README.md                 # Documentação principal
├── DEPLOYMENT.md             # Guia de deployment
├── TECHNICAL_OVERVIEW.md     # Visão técnica detalhada
├── config/
│   └── credentials.conf.example  # Template de credenciais OCI
├── examples/
│   ├── python_client.py      # Cliente Python de exemplo
│   └── curl_examples.sh      # Exemplos com curl
├── uploads/                  # Diretório de uploads temporários
└── logs/                     # Logs da aplicação

Tecnologias Utilizadas

Backend

  • Flask 3.0.0: Framework web
  • OCI SDK 2.119.1: SDK Oracle Cloud Infrastructure
  • oracledb 2.0.0: Driver Python para Oracle Database

Processamento de Documentos

  • PyPDF2: Extração de texto de PDF
  • python-docx: Extração de texto de Word
  • pytesseract: OCR para imagens
  • pdf2image: Conversão de PDF para imagens
  • Pillow: Processamento de imagens

Embeddings e ML

  • sentence-transformers: Geração de embeddings
  • langchain: Utilitários para chunking
  • tiktoken: Tokenização

Utilidades

  • python-dotenv: Gerenciamento de variáveis de ambiente
  • flask-cors: Suporte a CORS
  • requests: Cliente HTTP

Fluxo de Processamento

1. Upload de Documento

Cliente → API → Autenticação → Validação → Extração de Texto → 
Chunking → Geração de Embeddings → Armazenamento → Resposta

Tempo médio: 2-5 segundos para documento de 10 páginas

2. Busca Semântica

Cliente → API → Autenticação → Embedding da Query → 
Busca Vetorial (ADW) → Filtragem → Ordenação → Resposta

Tempo médio: < 100ms para busca em 10.000 chunks

Configuração Mínima

Variáveis de Ambiente Essenciais

API_KEY=your-api-key
DB_USER=ADMIN
DB_PASSWORD=your-password
DB_DSN=(description=...)

Credenciais OCI (credentials.conf)

tenancy=ocid1.tenancy.oc1..aaa...
user=ocid1.user.oc1..aaa...
fingerprint=xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx
key_file=/path/to/oci_api_key.pem
region=us-chicago-1

Exemplo de Uso

Upload de Documento

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/documents/upload \
  -H "X-API-Key: your-api-key" \
  -F "file=@document.pdf" \
  -F 'metadata={"author":"John Doe"}'

Resposta:

{
  "document_id": "uuid-123",
  "filename": "document.pdf",
  "chunks_created": 25,
  "processing_time": 3.2
}

Busca Semântica

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/search \
  -H "X-API-Key: your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "como configurar autenticação",
    "top_k": 5,
    "threshold": 0.7
  }'

Resposta:

{
  "results": [
    {
      "chunk_id": "uuid-456",
      "document_filename": "manual.pdf",
      "chunk_text": "Para configurar a autenticação...",
      "similarity": 0.92
    }
  ],
  "total_results": 5
}

Deployment

Desenvolvimento Local

# 1. Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

# 2. Configurar .env e credentials.conf
cp .env.example .env
cp config/credentials.conf.example config/credentials.conf

# 3. Iniciar serviço
python app.py

Docker

# Build e execução
docker-compose up -d

# Logs
docker-compose logs -f

Produção (Kubernetes)

# Criar secrets
kubectl create secret generic doc-embedding-secrets \
  --from-literal=api-key='...' \
  --from-literal=db-password='...'

# Deploy
kubectl apply -f k8s/deployment.yaml

Testes

Suite Automatizada

python test_service.py

Testes incluídos:

  • ✓ Health check
  • ✓ Upload de documento
  • ✓ Listagem de documentos
  • ✓ Busca por ID
  • ✓ Busca semântica
  • ✓ Estatísticas
  • ✓ Deleção (opcional)

Exemplos com curl

./examples/curl_examples.sh

Cliente Python

from examples.python_client import DocumentEmbeddingClient

client = DocumentEmbeddingClient(
    base_url="http://localhost:8000",
    api_key="your-api-key"
)

result = client.upload_document("document.pdf")
search_results = client.search("query text")

Performance

Benchmarks (Hardware: 4 CPU, 8GB RAM)

  • Upload + Processamento: 2-5s por documento (10 páginas)
  • Geração de Embeddings: ~100 chunks/segundo
  • Busca Vetorial: < 100ms em 10.000 chunks
  • Throughput: ~10-20 documentos/minuto

Otimizações

  • Batch processing de embeddings
  • Índice vetorial otimizado no ADW
  • Connection pooling (recomendado para produção)
  • GPU support para embeddings (configure EMBEDDING_DEVICE=cuda)

Segurança

Implementado

  • ✅ Autenticação obrigatória em todos os endpoints (exceto health check)
  • ✅ Comparação de API keys timing-attack safe
  • ✅ Validação de tipo e tamanho de arquivo
  • ✅ Sanitização de filename
  • ✅ CORS configurável

Recomendações para Produção

  • 🔒 HTTPS/TLS obrigatório
  • 🔒 Rate limiting
  • 🔒 Secrets management (OCI Vault)
  • 🔒 Rotação de API keys
  • 🔒 Auditoria de acessos
  • 🔒 Firewall e network policies

Monitoramento

Métricas Disponíveis

curl -H "X-API-Key: ..." http://localhost:8000/api/v1/stats

Retorna:

  • Total de documentos
  • Total de chunks
  • Tamanho total em bytes
  • Modelo de embedding usado
  • Dimensão dos vetores

Logs

  • Formato estruturado: [module] message
  • Níveis: info, warning, error
  • Localização: stdout + logs/app.log (configurável)

Limitações e Considerações

Limitações Atuais

  1. Arquivos originais não são persistidos (apenas texto extraído)
  2. Sem suporte a documentos protegidos por senha
  3. OCR limitado a português e inglês
  4. Sem rate limiting implementado
  5. Sem processamento assíncrono (síncrono apenas)

Escalabilidade

  • Horizontal: Suporta múltiplas instâncias com load balancer
  • Vertical: Beneficia-se de mais CPU/RAM
  • Storage: ADW escala automaticamente
  • Recomendação: 2-4 instâncias para produção

Próximos Passos

Melhorias Sugeridas

  1. Object Storage: Armazenar arquivos originais no OCI Object Storage
  2. Async Processing: Implementar Celery/Redis para processamento assíncrono
  3. Webhooks: Notificações de conclusão de processamento
  4. Versioning: Suporte a múltiplas versões de documentos
  5. Advanced Filters: Busca por metadata, data, tipo
  6. Reranking: Cross-encoder para melhorar resultados
  7. Multi-tenancy: Isolamento por tenant/usuário
  8. Monitoring: Prometheus + Grafana

Documentação Completa

  • README.md: Documentação principal e guia de uso
  • DEPLOYMENT.md: Guia completo de deployment
  • TECHNICAL_OVERVIEW.md: Visão técnica detalhada
  • examples/: Exemplos de uso em Python e curl

Suporte e Contato

Para questões técnicas:

  1. Consulte a documentação completa
  2. Execute os testes: python test_service.py
  3. Verifique os logs: docker-compose logs -f
  4. Revise o TECHNICAL_OVERVIEW.md para detalhes de implementação

Licença

Proprietário - Uso interno apenas

Desenvolvido com base no código de referência fornecido, seguindo os mesmos padrões de autenticação OCI e HTTP.

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