feat: улучшено логирование и обработка скорингов в PostService и RagApiClient
- Добавлены отладочные сообщения для передачи скорингов в функции обработки постов.
- Обновлено логирование успешного получения скорингов из RAG API с дополнительной информацией.
- Оптимизирована обработка скорингов в функции get_text_message для улучшения отладки.
- Обновлены тесты для проверки новых функциональных возможностей и обработки ошибок.
- Добавлена проверка наличия данных из API для отображения статуса модели и статистики векторного хранилища.
- Реализован fallback на синхронные данные, если API недоступен.
- Обновлено описание метода получения статистики в RagApiClient для уточнения использования endpoint /stats.
- Реализована возможность получения тела последнего объединенного PR по коммиту в GitHub Actions.
- Добавлен шаг для отправки описания PR в важные логи через Telegram.
- Обновлены тесты для проверки нового функционала и улучшения логики обработки сообщений.
- Обновлен Dockerfile для использования Alpine вместо Slim, улучшая размер образа.
- Удален устаревший RAGService и добавлен RagApiClient для работы с внешним RAG API.
- Обновлены переменные окружения в env.example для настройки нового RAG API.
- Обновлен ScoringManager для интеграции с RagApiClient.
- Упрощена структура проекта, удалены ненужные файлы и зависимости, связанные с векторным хранилищем.
- Обновлены обработчики и функции для работы с новым API, включая получение статистики и обработку ошибок.
- 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.
