[Dúvida] [Discussão] = vs np.copy(): Boas práticas em pipelines de NLP e RAG

Olá, Yuri! Como vai?

Excelentes observações, isso é muito enriquecedor para o nosso fórum!

Vou deixar minhas considerações, que outros colegas se sintam a vontade para falar aqui também. Ao lidar com pipelines complexos de NLP e análise de documentos, uma prática recomendada é sempre definir pontos claros de imutabilidade lógica dentro do fluxo. Isso significa que, em determinadas etapas críticas (como após a segmentação de tokens ou a geração de embeddings), você deve congelar o estado dos dados, garantindo que versões posteriores só possam ser modificadas em cópias controladas.

Para isso, o np.copy() ou até estruturas imutáveis (como tuplas e dataclasses congeladas) ajudam a manter rastreabilidade e facilitam a auditoria. Além disso, pensar em versionamento explícito dos dados processados (armazenando IDs, hashes ou checkpoints intermediários) permite reproduzir análises e comparar resultados sem correr o risco de efeitos colaterais difíceis de rastrear.

Quanto ao equilíbrio entre eficiência e paralelismo, a estratégia é combinar cópias seletivas com armazenamento inteligente. Evite copiar arrays ou objetos grandes sem necessidade: em vez disso, aplique técnicas de lazy evaluation e crie cópias apenas nas fases em que experimentação ou métricas de qualidade realmente exigem.

Para workloads maiores, frameworks como Dask, Ray ou até mesmo a integração com bancos colunares (Parquet e Arrow) permitem paralelizar transformações preservando consistência e auditabilidade. Assim, você reduz o risco de bugs silenciosos por aliasing e, ao mesmo tempo, mantém o pipeline escalável e adaptável a testes exploratórios.

Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.

Abraço e bons estudos!

Olá, Daniel!

Muito obrigado pela sua resposta fantástica. É exatamente o tipo de experiência prática e visão arquitetural que eu esperava fomentar com esta discussão. Fico muito grato por você ter dedicado seu tempo a isso.

Suas considerações me ajudaram a conectar os pontos, alinhar e a dar nomes aos padrões que eu já vinha implementando a duras penas por tentativa e erro, assim como pensar em novas abordagens. Gostaria de compartilhar como entendi e apliquei seus conselhos:

1. Imutabilidade Lógica: Isso foi um divisor de águas no meu projeto . No meu pipeline, a saída do text_extractor (uma lista de CanonicalTokens) é meu primeiro ponto de imutabilidade. A partir daí, as etapas seguintes apenas devem "enriquecem" esses tokens, sem alterar seus dados fundamentais (texto e bbox).

2. Cópias Seletivas e Estruturas: A sua menção a dataclasses congeladas é uma ótima ideia para o futuro. Atualmente, eu contorno a mutabilidade do spaCy convertendo seus Spans para SimpleNamespace antes de qualquer pós-processamento. É uma forma de criar uma "cópia superficial" que desacopla os objetos e previne efeitos colaterais, exatamente como você sugeriu.

3. Versionamento (Hashes e Checkpoints): Fiquei feliz em ler isso, pois confirma que a minha decisão de calcular e persistir um segment_hash para cada chunk de texto foi acertada apesar de parecer metódica. Atualmente uso Prefect para orquestrar e fornecer "checkpoints" para os resultados das tasks.

4. Escalabilidade (Dask/Ray/Parquet): Ótimo ponto a considerar. Minha arquitetura atual, com tasks desacopladas no Prefect, foi projetada pensando mais em processamento serial. Saber que este é o caminho certo para escalar com ferramentas como o Dask é muito encorajador, contudo preciso contornar as limitações do hardware devido a quantidade de dados. Estudei brevemente sobre lazy evaluation e parece ser fundamental nessa etapa, vou me aprofundar. Quanto a Parquet uso ele como como segunda etapa após o processamento bruto - pós sql e pandas. É a base para o FAISS .

Sua resposta não apenas esclareceu minhas dúvidas, mas também me deu um roteiro claro para os próximos estágios de maturidade do projeto e estudos.

Agradeço novamente pela generosidade e pela aula.

Um grande abraço!