NVIDIA / auto-ontology

∴ 是什么

Auto-Ontology 是一个 Python 框架，用于在数据之上构建基于语义图的推理层。它由前端（Next.js）、后端（FastAPI）、摄取服务（FastAPI）和 MCP 服务器组成，将数据库元数据编译为本体，包括业务术语、SQL 属性和表关系。代理通过该本体进行查询，并在 Web UI 中审查和认证定义。

∴ 解决什么问题

• ›代理在查询前需要知道数据在哪里、含义是什么、是否可用、如何使用、来源何处以及相似内容，但仅靠 schema 无法提供这些上下文
• ›将 schema 粘贴到上下文窗口会导致 token 随表和列增长，且含义推断不准确
• ›连接和度量每次查询临时拼凑，容易出错
• ›无法回答的问题常被自信地错误回答，缺少可回答性检查

∴ 怎么上手

1. 01克隆仓库并创建 .env：git clone https://github.com/NVIDIA/auto-ontology.git && cd auto-ontology && cp .env.example .env，然后设置 DEFAULT_MODELS_API_KEY、AUTH_SECRET、APP_URL、POSTGRES_PASSWORD、CONNECTION_STRINGS、AUTO_ONTOLOGY_ADMIN_PASSWORD、PGADMIN_PASSWORD
2. 02启动 Postgres 并加载示例数据库：docker compose up -d --wait postgres && git clone https://github.com/NVIDIA/auto-ontology-eval.git ../auto-ontology-eval && (cd ../auto-ontology-eval && uv sync && cp .env.example .env && POSTGRES_PASSWORD='<the same password>' uv run python scripts/seed/seed_wwi.py --database-name wideworldimporters --drop)
3. 03构建并启动其余服务：docker compose up -d --build
4. 04打开 http://localhost:3000，用 .env 中的 AUTO_ONTOLOGY_ADMIN_EMAIL 和 AUTO_ONTOLOGY_ADMIN_PASSWORD 登录，在 Settings → Semantic Compilation 开启编译
5. 05在 Chat 中提问，例如：What was revenue for the USB food flash drive - sushi roll in Pennsylvania in June 2015?
6. 06提问数据无法回答的问题（如广告支出），观察代理先检查可回答性并请求澄清

∴ 适合谁

面向需要为企业数据构建可靠代理分析能力的开发者，尤其是使用 LLM 和 agent 工作流、希望减少错误答案并增强可解释性的团队。

∴ 要点

• ›许可证为 Apache-2.0
• ›支持从数据库元数据生成本体、导入现有语义模型，并以语义图形式探索
• ›提供术语、SQL 属性和关系三类定义，支持在 UI 或 API 中审查、编辑和认证
• ›通过 MCP、agent skills 和 REST API 向代理提供上下文
• ›兼容 Apache Ossie 标准，支持导入/导出 Ossie YAML 模型定义
• ›包含可回答性检查，无法回答时返回 SQL 和代理步骤

∴ 在榜记录

GitHub Trending 今日榜的每日存档，日期按北京时间。2026-11-04 首次上榜，累计在榜 2 天，最高第 1 名。