Roadmapa rozvoje · červenec 2026

NemoReport AI
Co už dnes umí — a kam míří

AI asistent nad reporty NemoReportu dnes stojí na hotových základech: rozumí reportům, odpovídá s citacemi a běží v zabezpečeném provozu. Tahle stránka ukazuje, jak celý systém funguje a jaké celky rozvoje jsou před námi.

Interní materiál pro NemoReport · pořadí kroků je návrh, časování dohodneme individuálně
Kde jsme

Co už dnes stojí

Jádro produktu je hotové a běží v produkci — není to prototyp, ale otestovaný systém připravený k dalšímu rozvoji.

hotovo
📄

Zpracování reportů

PDF a webové reporty včetně příloh. Obrázky a mapy dostávají AI popisky, aby s nimi šlo pracovat v chatu.

hotovo
🔍

Odpovědi podložené reportem

Ke každé otázce si AI dohledá relevantní pasáže přímo z reportu a odpovídá s citacemi — neodpovídá „od boku".

hotovo
🗂️

Projekty a porovnávání

Každý report žije v projektu s vlákny konverzací a soubory. Reporty jde porovnat mezi sebou a projekt si pamatuje kontext.

hotovo
🎓

22 znalostních skillů

Odborné know-how k sekcím reportu — povodně, katastr, radon, BPEJ, hypotéky… — plus prodejní asistent s katalogem služeb.

hotovo
🔒

Bezpečnost a stabilita

Prošlo bezpečnostním auditem: data uživatelů jsou striktně oddělená, útrata má denní limity a kód kryje ~350 automatických testů spouštěných při změnách kódu.

hotovo
🧩

Vestavění do aplikace

Chat se vkládá přímo do aplikace NemoReport jako boční panel. Jednotné přihlášení je připravené k aktivaci.

Jak to funguje

Jak vzniká odpověď AI — šest vrstev

Každá odpověď vzniká složením několika vrstev do jednoho kontextu. Seřazené jsou od té, kterou ovlivníme nejméně, po tu, kterou budete řídit sami. Kliknutím vrstvu rozbalíte.

„Mozek" od výrobce (Google, Anthropic, OpenAI…). Má obecné znalosti o světě i vlastní pravidla chování, která nastavuje výrobce. Neupravujeme ho — ale celý systém je postavený tak, že model jde kdykoli vyměnit za jiný, aniž by se ztratilo cokoli z vrstev pod ním. Výběr modelu bude v rukou administrátora.

model-agnostická orchestrace

Kód a orchestrace kolem modelu: jak se zpracují reporty, jak funguje vyhledávání a paměť, co všechno AI dostane k dispozici a kdy. Čistě vývojářská práce — mění se novými verzemi aplikace, ne nastavením.

FastAPI backendRAG pipelineworker + fronty

Systémový prompt určuje základní instrukce, tón a hranice chování. Skilly nesou odborné know-how k jednotlivým tématům reportu (povodně, katastr, radon…) — AI si je načítá podle toho, na co se uživatel ptá.

Tohle je vrstva, kterou po dokončení Administrace 2.0 budete řídit sami, bez vývojářů — včetně úprav přes Google Drive dokumenty a verzování.

systémový prompt22 skillůverzování

Konkrétní report, přílohy a obrázky, o kterých se uživatel baví. Obsah je rozdělený na úryvky a převedený do „významové mapy" (vektorů) — ke každé otázce se dohledají nejrelevantnější pasáže a AI odpovídá primárně z nich, s odkazem na zdroj. Přidaná hodnota NemoReportu: garantovaná, ověřená data místo googlení.

vektorová databáze (pgvector)hybridní vyhledáváníre-ranking

Co systém o uživateli ví: profil poslaný z aplikace (jméno, role — makléř / běžný klient, tarif…) a paměť předchozích konverzací v projektu (dnes vektorová, výhledově grafová — viz roadmapa). Není to učení AI jako takové — je to „učení o uživateli", díky kterému jsou odpovědi osobnější a relevantnější.

U nepřihlášených uživatelů je kontext minimální — AI to ví a chová se podle toho (viz roadmapa, blok 3).

profil z CRMpaměť projektuvýhledově grafová paměť

Feedback může dávat admin, tester i běžný uživatel. Nezapracovává se ale slepě: projde vyhodnocením a do řídicí vrstvy (prompt, skilly) se propíše jen to, co dává smysl. Plánovaná AI analýza feedbacku tenhle krok výrazně urychlí — viz Administrace 2.0 v roadmapě.

Je to „učení od uživatelů" — s člověkem v roli finálního rozhodčího.

feedback v chatuAI analýzahuman in the loop
Pointa: vrstvy 1–5 se skládají do jednoho kontextu pro každou jednotlivou odpověď. Vrstva 3 a 6 jsou ty, kterými produkt „učíte" vy — a právě jejich zpřístupnění je jádrem připravované Administrace 2.0.
Kam míříme

Roadmapa — sedm celků

Pořadí odpovídá navrhované posloupnosti realizace. Bez termínů — časování a priority dohodneme společně nad každým celkem. Kliknutím na celek zobrazíte detail.

✓ hotovo rozpracováno připraveno k realizaci plánováno vize
1
  • Migrace databáze, uživatelů a úložiště na vlastní Supabase účet NemoReportu — od té chvíle vlastníte svá data i provozní účty.
  • Migrační postup je sepsaný a předem vyzkoušený na testovacím prostředí, včetně záložních scénářů.
  • Podpůrné služby (zpracování na pozadí, paměťové kontejnery) zatím poběží u nás jako vývojové prostředí — přemigrují se v další vlně, až se stabilizují.
Tech: Supabase (PostgreSQL + auth + storage), migrační runbook s dry-run validací.
2
  • Systémový prompt v administraci — základní instrukce AI upravíte přímo v UI, bez zásahu vývojářů.
  • Výměna modelu — administrátor přepne, na kterém AI modelu systém běží; uživatelé změnu nevidí, jen výsledky.
  • Správa skillů — každý skill v online editoru přímo v administraci; jako druhá editační plocha poslouží napojený Google Drive dokument (navazuje na dohodnutou strukturu: skill + definiční dokument + tabulky hodnocení).
  • Publikování a verzování — administrace drží publikovanou verzi, která je jediným zdrojem pravdy pro AI. Změna (ať z editoru, nebo z Drive) se do AI dostane až vědomým krokem „Publikovat". Každá verze zůstává v historii — nic nejde omylem smazat a vždy se lze vrátit zpět. Nové konverzace načítají vždy aktuální publikovanou verzi.
  • AI analýza feedbacku — tlačítkem v administraci se spustí interní agent, který projde veškerý nasbíraný feedback (hodnocení, texty i kontext konverzací) a vrátí přesné shrnutí v bodech: co uživatelé chválí, co jim vadí a co by chtěli jinak. Opakující se témata seskupí a vyčíslí — podklad pro rozhodnutí, co zapracovat.
Tech: ProseMirror editor, Google Drive API synchronizace, verzovací model skillů, background agent pro analýzu feedbacku.
3
  • Jednotné přihlášení (SSO) — uživatel přihlášený v NemoReportu je automaticky přihlášený i v AI chatu. Kód je hotový na obou stranách, zbývá aktivace a společné otestování s vývojáři aplikace.
  • Profil uživatele z aplikace — jméno, role (makléř / klient), tarif a další údaje z CRM se posílají AI jako kontext → osobnější a přesnější odpovědi.
  • Strukturovaná data reportů — místo „vyfoceného webu" bude aplikace posílat čistá strukturovaná data. Výrazně vyšší kvalita odpovědí a rychlejší zpracování; přípojné místo je hotové, čeká na data z aplikace.
  • Nepřihlášení uživatelé — jasně definované chování: co AI ví o přihlášeném vs. nepřihlášeném, jak nepřihlášeným představuje hodnotu produktu a vede je k registraci či nákupu (upsell). Základ je hotový — zbývá doladit a otestovat.
Tech: SSO výměna tokenů (RS256), webhooky pro životní cyklus uživatele, JSON ingestion kontrakt.
4
  • Tokenový systém — nákup kreditů probíhá v aplikaci NemoReport, útrata za AI operace (chat, zpracování reportu) se odečítá na straně AI; oba systémy se průběžně synchronizují a kontrolují proti sobě.
  • Reálné podklady pro ceník už existují — náklady na zpracování reportu i jednu odpověď máme změřené z provozu.
  • Tarify (free / pro / enterprise) — AI zohledňuje tarif uživatele: limity, dostupné funkce (např. porovnávání více reportů) i tón doporučení. Navazuje na uživatelský kontext z bloku 3.
Tech: tokenová peněženka + transakční ledger, webhooky nákupů/útraty, feature gates podle tarifu.
5
  • Vektorová paměť (podobnost textů) dnes už běží. Grafová vrstva přidá strukturu: uživatel — jeho reporty — parcely — rizika — rozhodnutí, propojené vztahy s časovou osou.
  • AI pak chápe souvislosti typu „tenhle klient řeší třetí nemovitost v záplavové zóně, minule ho zajímala hypotéka" — hlubší poznání uživatele i vztahů mezi reporty.
  • Technologicky: grafová databáze propojená s dnešní vektorovou pamětí — konkrétní nástroje vybereme na začátku bloku.
Tech: grafová databáze + hybridní dotazování (vektor i graf).
6
  • Observabilita AI — nasazení analytického nástroje: detailní přehled každé AI operace, spotřeby tokenů a nákladů per uživatel i operace.
  • Analytika v administraci — využití, kvalita odpovědí, nejčastější dotazy, korelace s feedbackem; provozní dashboard nad celým systémem.
  • GDPR a audit — export a kaskádové smazání dat uživatele, auditní stopa administrátorských zásahů.
Tech: analytický nástroj nad provozem AI, log vyhledávání (už sbíráme), sledování nákladů (už běží), GDPR kaskádové smazání.
7
  • Všechno, co budujeme v blocích 1–6 (skilly, paměť, tokeny, profily), je zároveň základ platformy — nový produkt na ní může stát bez stavění od nuly.
  • Představa: uživatel přijde s otázkou o nemovitosti či lokalitě a dostane odpověď v konverzační podobě, podloženou garantovanými daty NemoReportu — zážitek ve stylu „Google pro nemovitosti".
  • Zatím vize k rozpracování — jakmile bude jádro (bloky 1–4) v provozu, připravíme konkrétní návrh.

Poznámka: veřejné API pro třetí strany zatím vědomě neotevíráme — API vrstvu využíváme interně pro vlastní produkty (včetně vize v bloku 7). Otevření navenek je možné kdykoli později, infrastruktura s tím počítá.