Hate Speech Bot – Dokumentácia

🧠 Opis aplikácie

Hate Speech Bot je kompletný systém na automatickú detekciu nenávistnej reči v prostredí Telegramu. Aplikácia slúži ako monitorovací a analytický nástroj, ktorý umožňuje:

Automaticky zachytiť a analyzovať správy používateľov v skupinových chatoch.
V prípade detekcie nenávistného prejavu zaznamená informáciu o používateľovi a správe do databázy.
Vizualizuje porušovateľov cez webové rozhranie v reálnom čase.

Komponenty systému:

Telegram Bot: Interceptuje správy v skupine a pomocou trénovaného LLM modelu klasifikuje, či ide o nenávistnú reč.
MySQL databáza: Ukladá údaje o používateľoch, správach a čase incidentu.
Webová aplikácia (Flask): Zobrazuje tabuľku s porušeniami, automaticky aktualizovanú každých 5 sekúnd.

🧱 Zoznam použitých Docker kontajnerov

Kontajner	Popis
tetianamohorian/hate-speech-bot	Obsahuje Telegram bota, klasifikačný model (napr. fine-tuned BERT), a Flask frontend.
mysql:8	Relačný databázový systém pre ukladanie záznamov o porušovateľoch.

☸️ Zoznam Kubernetes objektov

Objekt	Popis
Namespace: botspace	Izolovaný priestor pre všetky objekty súvisiace s aplikáciou.
Deployment: bot-deployment	Nasadzuje kontajner s botom.
Deployment: flask-web	Nasadzuje Flask webserver.
StatefulSet: mysql	Zabezpečuje perzistentný a konzistentný chod MySQL databázy.
PersistentVolume	Uchováva fyzické dáta databázy mimo podu.
PersistentVolumeClaim	Žiadosť o diskový priestor pre databázu.
Service: mysql	Vnútorná služba pre prístup k databáze.
Service: flask-service	Port-forward pre sprístupnenie webu.
ConfigMap: init-sql	Obsahuje SQL skripty na prvotnú inicializáciu schémy.
Secret: bot-secret	Bezpečné uloženie citlivých údajov ako je Telegram token.

🌐 Virtuálne siete a úložiská

Všetky pody komunikujú cez internú sieť v botspace, čím sa znižuje riziko únikov údajov.
PersistentVolume pripojený k MySQL zaručuje zachovanie dát aj po reštarte podu.

⚙️ Konfigurácia kontajnerov

Flask Web: Beží na porte 5000, ktorý je dostupný cez flask-service. Obnovuje sa každých 5 sekúnd pomocou JavaScriptu (AJAX fetch).
Telegram Bot: Spustený v samostatnom threade, číta správy, klasifikuje ich pomocou PyTorch modelu (alebo HuggingFace Transformers), a zapisuje výsledok do databázy.
MySQL: Inicializovaná pomocou initContainer, ktorý spustí skript uložený v ConfigMap.

🚀 Návod na použitie

1. Príprava aplikácie:

bash ./prepare-app.sh

Zostaví Docker image s aplikáciou.
Pushne ho do Docker Hub repozitára.

2. Spustenie aplikácie:

bash ./start-app.sh

Vytvorí Kubernetes objekty.
Spustí port-forwarding pre Flask web na localhost:8888.

3. Pozastavenie (port-forward):

bash pkill -f "kubectl port-forward"

Zastaví dočasný prístup cez port-forward.

4. Odstránenie aplikácie:

bash ./stop-app.sh

Zmaže celý botspace, vrátane databázy a všetkých služieb.

🌍 Prístup k webovej aplikácii

Po úspešnom spustení aplikácie otvorte webový prehliadač:

http://localhost:8888

Zobrazí sa tabuľka s informáciami o porušovateľoch.
Dáta sa aktualizujú automaticky každých 5 sekúnd bez potreby obnoviť stránku.

📦 Použité technológie

Python, Flask, PyTorch / Transformers – analýza a klasifikácia textov
Docker, Docker Hub – kontajnerizácia
Kubernetes – orchestrácia, škálovanie a sieťová izolácia
MySQL – relačné databázové úložisko
JavaScript (AJAX) – aktualizácia frontendu v reálnom čase тоже самое сделай

4.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape