Jak mogę trenować model w czasie rzeczywistym z użyciem Word2Vec?

Od razu streszczę temat, posiadam wytrenowany model na kilku tysiącach plików, działa bardzo fajnie, chciałem dodać funkcjonalność pozwalającą na wczytywanie modelu i "dotrenowywanie" go plikami które ktoś dorzuca, jak mogę to osiągnąć, muszę użyć Apache Kafki?

Mój stack technologiczny to Apache Spark z naciskiem na Spark NLP posiadający Word2Veca.

Nie moja dziedzina, ale skoro masz joba Sparkowego, to mógłbyś go wpiąć w Airflow i po prostu odpalać cyklicznie, inkrementalnie przerabiając kolejne dane. Jaki problem rozwiązałaby tutaj Kafka? Publikacja wyników?