Для построения continuous learning системы на основе чат-сессий можно использовать следующий подход: - **Сбор данных**: Логируйте все сообщения, метаданные (timestamp, user_id) и контекст (предыдущие сообщения в сессии). Храните в структурированном виде (JSON/БД). ``` class ChatLogger: def __init__(self): self.sessions = {} # {session_id: [messages]} def log_message(self, session_id, user_id, message): if session_id not in self.sessions: self.sessions[session_id] = [] self.sessions[session_id].append({ 'user_id': user_id, 'text': message, 'timestamp': datetime.now() }) ``` - **Обработка**: Используйте NLP (например, библиотеки spaCy/NLTK) для анализа интентов, сущностей и тональности. Можно применять кластеризацию для выявления популярных тем. - **Обучение**: Регулярно (раз в день/неделю) переобучайте модели на новых данных. Для чат-ботов можно дообучать intent-классификатор. - **Обратная связь**: Добавьте механизм оценки ответов (👍/👎) для улучшения качества. Ключевые нюансы: - Обработка в реальном времени требует асинхронности (asyncio/Celery) - Важно соблюдать GDPR и анонимизировать данные - Нужен механизм обработки edge-cases (оскорбления, спам)