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.
- Упрощена логика проверки наличия данных из API, убраны лишние переменные.
- Обновлен расчет общего количества примеров для корректного отображения статистики.
- 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.
- Реализовано обновление статуса постов на "declined" для одиночных сообщений и медиагрупп.
- Оптимизирована фоновая обработка постов, включая получение и обработку ML-скоров.
- Обновлены обработчики для немедленного ответа пользователю при отправке постов.
- Добавлены логирование ошибок для улучшения отладки.
- 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.
- Создана система отслеживания миграций (MigrationRepository, таблица migrations)
- Добавлен скрипт apply_migrations.py для автоматического применения миграций
- Созданы CI/CD пайплайны (.github/workflows/ci.yml, deploy.yml)
- Обновлена документация по миграциям в database-patterns.md
- Миграции применяются автоматически при деплое в продакшн
- Реализована фоновая обработка медиагрупп, позволяющая пользователю получать ответ сразу, пока происходит сбор сообщений.
- Введен класс `AlbumGetter` для получения полной медиагруппы с использованием событий.
- Обновлены методы в `AlbumMiddleware` для поддержки нового функционала и улучшения логики обработки сообщений.
- Реализованы методы для добавления связи между постами и сообщениями в `PostRepository` и `AsyncBotDB`.
- Обновлены обработчики публикации постов для корректной работы с медиагруппами, включая удаление и уведомление авторов.
- Улучшена логика обработки сообщений в `AlbumMiddleware` для более эффективного сбора медиагрупп.
- Обновлены тесты для проверки нового функционала и обработки ошибок.
