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.

helper_bot/keyboards/keyboards.py

@@ -47,6 +47,9 @@ def get_reply_keyboard_admin():
     )
     builder.row(
         types.KeyboardButton(text="Разбан (список)"),
+        types.KeyboardButton(text="📊 ML Статистика")
+    )
+    builder.row(
         types.KeyboardButton(text="Вернуться в бота")
     )
     markup = builder.as_markup(resize_keyboard=True, one_time_keyboard=True)