Discourse가 대화를 구조화된 데이터 묶음으로 내보내는 것을 지원합니까?

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AI가 내 용도에 맞을지 확신이 서지 않습니다. 저는 다양한 출처에서 데이터를 수집하며, 핵심 아이디어는 정말 중요한 하이라이트(단어, URL, 증거 등)를 찾아내고, 이러한 질문에 답할 수 있는 구조화된 데이터를 만드는 것입니다:

  1. 특정 작업과 관련된 특정 솔루션을 수용하는 과정에서의 적절한 순서였습니다. 실제 사건을 재구성하기 위해서입니다.
  2. 알고리즘은 저품질 대화(특히 여러 수준의 첨부 파일이 포함된 이메일과 신뢰할 수 없는 웹 게시물을 포함)의 대량 데이터에서 중요한 언급 사항을 감지해야 합니다.
  3. 서로 다른 행동 사이의 가치 있는 연결고리를 정의합니다. 대략 다음과 같은 방식입니다: 뉴스 → 블로그 → 대중의 감정과 필요 → 채팅/이메일 결정 → 사용된 전략 → 실제 행동 → 승인된 가정 → 관련 인물 → 결과 설명

그래서 저는 이를 위해 다음 파이썬 템플릿을 사용합니다:

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"
}

아마도 Discourse(아마도 API를 통해)에서 유사한 데이터 구조가 내보내지 않을까 궁금합니다. 처음에 저는 Teams용 Discourse에 대해 질문했는데, Slack과 유사한 점이 많다는 것을 발견했고, 저희 팀은 Slack에 만족하지 않기 때문입니다. 유료 기능인 히스토리는 거의 쓸모가 없습니다.

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