Tổng quan pipeline dữ liệu

Data Pipeline là trái tim của Trợ lý ảo Công chức số xứ Lạng, chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và chuẩn bị dữ liệu để phục vụ các chức năng AI. Pipeline được thiết kế để xử lý khối lượng lớn văn bản pháp luật một cách tự động, hiệu quả và có thể mở rộng.

🎯 Mục đích của Data Pipeline

• Thu thập dữ liệu: Tự động lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
• Xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa và cấu trúc hóa văn bản
• Tạo chỉ mục: Chuẩn bị dữ liệu cho tìm kiếm và truy xuất
• Đảm bảo chất lượng: Validation và quality assurance
• Tự động hóa: Giảm thiểu can thiệp thủ công

📊 Luồng xử lý tổng quan

🔄 Các giai đoạn chính

1. Data Ingestion (Thu thập dữ liệu)

• Nguồn dữ liệu: i.Office, VB QPPL, websites chính thức
• Tần suất: Real-time, daily, weekly
• Định dạng: PDF, DOC, HTML, API responses
• Xử lý: Filtering, deduplication, format conversion

2. Preprocessing (Tiền xử lý)

• Text extraction: OCR cho scanned documents
• Cleaning: Remove noise, normalize text
• Language detection: Ensure Vietnamese content
• Quality check: Validate document structure

3. Chunking (Phân đoạn)

• Strategies: Sentence, paragraph, semantic chunking
• Size optimization: Balance between context và retrieval
• Overlap: Maintain continuity between chunks
• Metadata preservation: Keep document hierarchy

4. Metadata Extraction (Trích xuất metadata)

• Document info: Title, author, date, category
• Legal info: Law number, effective date, amendments
• Content tags: Keywords, topics, entities
• Quality scores: Confidence, completeness

5. Embedding & Indexing (Nhúng và lập chỉ mục)

• Embedding models: Sentence transformers cho tiếng Việt
• Vector databases: Pinecone, Weaviate
• Search engines: Elasticsearch cho text search
• Hybrid indexing: Combine vector và keyword search

🏗️ Kiến trúc Pipeline

Pipeline được xây dựng trên nền tảng Apache Airflow để orchestration:

🔧 Công nghệ sử dụng

Core Technologies

• Orchestration: Apache Airflow
• Processing: Python, Pandas, NLTK
• AI/ML: Hugging Face Transformers, Sentence Transformers
• Storage: PostgreSQL, MinIO, Redis
• Message Queue: RabbitMQ

Specialized Libraries

• Web Scraping: BeautifulSoup, Selenium, Scrapy
• Text Processing: spaCy, Underthesea (tiếng Việt)
• OCR: Tesseract, Google Vision API
• PDF Processing: PyPDF2, PDFMiner
• Vector Search: FAISS, Annoy

📈 Metrics và Monitoring

Performance Metrics

• Throughput: Documents processed per hour
• Latency: End-to-end processing time
• Quality: Embedding accuracy, retrieval precision
• Resource Usage: CPU, memory, storage

Quality Assurance

• Data validation: Schema validation, content checks
• Embedding quality: Cosine similarity tests
• Index consistency: Cross-validation between sources
• Error rates: Failed processing percentage

🔄 Workflow Management

DAG Structure

• Daily ingestion: Scheduled crawls
• Real-time processing: Event-driven updates
• Batch processing: Large document sets
• Incremental updates: Change detection and updates

Error Handling

• Retry mechanisms: Exponential backoff
• Dead letter queues: Failed task handling
• Manual intervention: Alert system for critical failures
• Rollback procedures: Data consistency maintenance

🚀 Scaling và Optimization

Horizontal Scaling

• Worker pools: Scale processing workers
• Distributed processing: Parallel chunking/embedding
• Load balancing: Distribute across multiple nodes

Performance Optimization

• Caching: Document cache, embedding cache
• Batch processing: Process multiple documents together
• Incremental indexing: Update only changed content
• Compression: Optimize storage and transfer

🔒 Security và Compliance

• Data encryption: At rest và in transit
• Access controls: Role-based permissions
• Audit logging: Track all data operations
• Compliance: GDPR, local data regulations

Data Pipeline đảm bảo rằng hệ thống luôn có dữ liệu chất lượng cao, cập nhật và sẵn sàng phục vụ các nhu cầu của người dùng một cách hiệu quả.