Discourseは会話を整理されたバルクデータとしてエクスポートできますか？

貢献 特徴
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AI が私のケースに適しているか確信が持てません。私はさまざまなソースからデータを収集しており、主な目的は、本当に重要なハイライト（単語、URL、証拠など）を見つけて、以下の質問に答えられる構造化データを作成することです。

  1. 特定のタスクに関連する解決策を受け入れる過程における適切な順序は何か。出来事の実際の状況を再構築するため。
  2. アルゴリズムは、多くのレベルの添付ファイルや信頼性の低いウェブ出版物を含む、質の低い会話（特にメール）の中から重要な言及を検出する必要があります。
  3. 異なるアクション間の価値あるリンクを定義します。おおよそ次のような流れです：ニュース → ブログ → 世論のムードとニーズ → チャット/メールでの意思決定 → 使用された戦略 → 実際の行動 → 承認された仮定 → 関連する人物 → 結果の説明

そのため、これのためにいくつかの Python テンプレートを使用しています：

PRODUCT_RELATIVE_SOURCES = {
    "websites": {
        "company1": [
            "blog",
            "vacancies",
            "news",
            "tags"
        ]
    },
    "social-networks": {
        "network1": [
            "feed",
            "story",
            "public",
            "direct",
            "tags"
        ]
    },
    "messengers": {
        "messenger1": [
            "chat1",
            "room1",
            "bot1",
            "direct",
            "tags"
        ]
    },
    "mailboxes": {
        "box1": [
            "subject",
            "body",
            "sender",
            "cc",
            "meta"
        ]
    }
}

EXCLUDE_SOURCES = {
    "main",
    "libs",
    "opt"
}

おそらく、Discourse から同様のデータ構造をエクスポートしたいと考えています（おそらく API を通じて）。当初は、Slack と非常に類似している点から、Discourse for Teams に関する質問をしました。私たちのチームは Slack に満足していないためです。有料の履歴機能はほぼ役に立ちません。

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