AIbō: Design and Evaluation of an Ontology-Guided AI Sales Assistant for Partner Incentive Programs

AIbō je konverzační AI asistent navržený pro podporu obchodních a partnerských týmů společnosti Adastra při orientaci v komplexních partnerských incentivních programech. Je postaven na architektuře Retrieval Augmented Generation (RAG), která je ukotvena ve vendor-agnostické ontologii a připojena k jazykovému modelu OpenAI prostřednictvím backendu FastAPI a vektorové databázi Supabase PostgreSQL. Jeho cílem je snížit administrativní zátěž, zvýšit přesnost i rychlost vyhledávání informací a podpořit obchodní růst efektivnějším využíváním partnerského financování. Tato práce popisuje návrh, implementaci a vyhodnocení prototypu AIbō postaveného na frontendu v Lovable, backendu FastAPI a databázi Supabase, s vývojovou podporou nástroje Cursor IDE a zamýšleným směřováním k budoucí migraci na Agate, enterprise GenAI platformu společnosti Adastra. Prototyp dosáhl měřitelných zlepšení v přesnosti odpovědí, spolehlivosti citací a ve správném zobrazování štítků v názvech citovaných dokumentů (interní a externí). Tyto výsledky potvrzují, že retrieval řízený ontologií představuje vhodný přístup pro enterprise asistenty. Pilotní testování ukázalo, že odpovědi podložené ontologií dosáhly 77,6 % přesnosti a 100 % spolehlivosti citací, což představuje o 34,3 procentního bodu lepší výsledek než dotazy bez využití ontologie. Funkce webového vyhledávání ani napojení na partnerské portály nebyly v pilotní fázi aktivní. Cílem bylo ověřit samotnou robustnost přístupu založeného výhradně na RAG a zajistit, aby výsledky odrážely skutečné chování systému podpořené nízkým nastavením teploty modelu zaměřeným na fakticky a konzistentně správné výsledky. Do budoucna se bude AIbō vyvíjet směrem k agentickým schopnostem. Nebude pouze vyhledávat informace, ale také je aktivně spravovat, detekovat změny, provádět eskalace a integrovat se s partnerskými portály prostřednictvím API. V oblasti aplikovaného výzkumu projekt přispívá tím, že ukazuje, jak lze propojit ontologii a RAG prostřednictvím vibe codingu a vytvořit konverzační systémy, které poskytují byznysovou hodnotu v enterprise prostředí.