feat: интеграция ML-скоринга с использованием RAG и DeepSeek

- Обновлен Dockerfile для установки необходимых зависимостей.
- Добавлены новые переменные окружения для настройки ML-скоринга в env.example.
- Реализованы методы для получения и обновления ML-скоров в AsyncBotDB и PostRepository.
- Обновлены обработчики публикации постов для интеграции ML-скоринга.
- Добавлен новый обработчик для получения статистики ML-скоринга в админ-панели.
- Обновлены функции для форматирования сообщений с учетом ML-скоров.

.github/workflows/deploy.yml

@@ -165,9 +165,8 @@ jobs:
             
             📦 Repository: telegram-helper-bot
             🌿 Branch: main
-            📝 Commit: ${{ github.event.pull_request.merge_commit_sha || github.sha }}
-            👤 Author: ${{ github.event.pull_request.user.login || github.actor }}
-            ${{ github.event.pull_request.number && format('🔀 PR: #{0}', github.event.pull_request.number) || '' }}
+            📝 Commit: ${{ github.sha }}
+            👤 Author: ${{ github.actor }}
             
             ${{ job.status == 'success' && '✅ Deployment successful! Container restarted with migrations applied.' || '❌ Deployment failed! Check logs for details.' }}