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/utils/helper_func.py

@@ -111,7 +111,16 @@ def determine_anonymity(post_text: str) -> bool:
     return False
 
 
-def get_text_message(post_text: str, first_name: str, username: str = None, is_anonymous: Optional[bool] = None):
+def get_text_message(
+    post_text: str, 
+    first_name: str, 
+    username: str = None, 
+    is_anonymous: Optional[bool] = None,
+    deepseek_score: Optional[float] = None,
+    rag_score: Optional[float] = None,
+    rag_confidence: Optional[float] = None,
+    rag_score_pos_only: Optional[float] = None,
+):
     """
     Форматирует текст сообщения для публикации в зависимости от наличия ключевых слов "анон" и "неанон"
     или переданного параметра is_anonymous.
@@ -121,6 +130,10 @@ def get_text_message(post_text: str, first_name: str, username: str = None, is_a
         first_name: Имя автора поста
         username: Юзернейм автора поста (может быть None)
         is_anonymous: Флаг анонимности (True - анонимно, False - не анонимно, None - legacy, определяется по тексту)
+        deepseek_score: Скор от DeepSeek API (0.0-1.0, опционально)
+        rag_score: Скор от RAG/ruBERT neg/pos (0.0-1.0, опционально)
+        rag_confidence: Уверенность RAG модели (0.0-1.0, зависит от количества примеров)
+        rag_score_pos_only: Скор RAG только по положительным примерам (0.0-1.0, опционально)
 
     Returns:
         str: - Сформированный текст сообщения.
@@ -137,21 +150,37 @@ def get_text_message(post_text: str, first_name: str, username: str = None, is_a
     else:
         author_info = f"{first_name} (Ник не указан)"
     
+    # Формируем базовый текст
     # Если передан is_anonymous, используем его, иначе определяем по тексту (legacy)
-    # TODO: Уверен можно укоротить
     if is_anonymous is not None:
         if is_anonymous:
-            return f'{safe_post_text}\n\nПост опубликован анонимно'
+            final_text = f'{safe_post_text}\n\nПост опубликован анонимно'
         else:
-            return f'{safe_post_text}\n\nАвтор поста: {author_info}'
+            final_text = f'{safe_post_text}\n\nАвтор поста: {author_info}'
     else:
         # Legacy: определяем по тексту
         if "неанон" in post_text or "не анон" in post_text:
-            return f'{safe_post_text}\n\nАвтор поста: {author_info}'
+            final_text = f'{safe_post_text}\n\nАвтор поста: {author_info}'
         elif "анон" in post_text:
-            return f'{safe_post_text}\n\nПост опубликован анонимно'
+            final_text = f'{safe_post_text}\n\nПост опубликован анонимно'
         else:
-            return f'{safe_post_text}\n\nАвтор поста: {author_info}'
+            final_text = f'{safe_post_text}\n\nАвтор поста: {author_info}'
+    
+    # Добавляем блок со скорами если есть
+    if deepseek_score is not None or rag_score is not None or rag_score_pos_only is not None:
+        scores_lines = ["\n📊 Уверенность в одобрении:"]
+        if deepseek_score is not None:
+            scores_lines.append(f"DeepSeek: {deepseek_score:.2f}")
+        if rag_score is not None:
+            rag_line = f"RAG neg/pos: {rag_score:.2f}"
+            if rag_confidence is not None:
+                rag_line += f" (уверенность: {rag_confidence:.0%})"
+            scores_lines.append(rag_line)
+        if rag_score_pos_only is not None:
+            scores_lines.append(f"RAG pos only: {rag_score_pos_only:.2f}")
+        final_text += "\n" + "\n".join(scores_lines)
+    
+    return final_text
 
 @track_time("download_file", "helper_func")
 @track_errors("helper_func", "download_file")