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.

requirements.txt

@@ -30,4 +30,10 @@ typing_extensions~=4.12.2
 emoji~=2.8.0
 
 # S3 Storage (для хранения медиафайлов опубликованных постов)
-aioboto3>=12.0.0
+aioboto3>=12.0.0
+
+# ML Scoring (для оценки вероятности публикации постов)
+numpy>=1.24.0
+transformers>=4.30.0
+torch>=2.0.0
+httpx>=0.24.0