NVIDIA Auto Ontology: đánh giá lớp ngữ nghĩa

Why agent data queries need context

Agent doanh nghiệp có thể nhanh chóng truy vấn cơ sở dữ liệu mà không biết một chỉ số có cùng ý nghĩa trong mọi hệ thống hay không. NVIDIA Auto Ontology bổ sung ngữ cảnh nghiệp vụ còn thiếu: thuật ngữ được phê duyệt, biểu thức SQL đã kiểm tra, quan hệ bảng, dấu vết nguồn gốc và khả năng dữ liệu hiện có thực sự trả lời câu hỏi hay không.

What Auto Ontology does

NVIDIA Auto Ontology là lớp ngữ nghĩa tự quản lý biên dịch siêu dữ liệu cơ sở dữ liệu thành đồ thị tri thức. Nó tạo thuật ngữ, quan hệ và thuộc tính SQL để con người kiểm duyệt, sau đó truy xuất ngữ cảnh này để trả lời bằng SQL đã kiểm tra. Ngữ cảnh có thể được cung cấp qua giao diện web, REST API, CLI hoặc MCP.

Core capabilities and interfaces

• ✓Biên dịch siêu dữ liệu quan hệ thành thuật ngữ, quan hệ nối và thuộc tính SQL dùng lại, lưu cùng vector embedding của pgvector.
• ✓Kiểm tra khả năng trả lời trước khi truy vấn, rồi sửa SQL nếu quá trình xác thực với dữ liệu nguồn thất bại.
• ✓Trả lời kèm SQL được tạo và các bước đã thực hiện, giúp người kiểm tra có dấu vết kiểm tra rõ ràng.
• ✓Cung cấp giao diện web cho trò chuyện, xem xét danh mục ngữ nghĩa, phân tích, cấu hình kết nối và nhập hoặc xuất mô hình.
• ✓Cho phép thao tác ontology chỉ đọc qua MCP, đặt câu hỏi qua API và vận hành cục bộ qua CLI.
• ✓Kết nối PostgreSQL, MySQL, Databricks, Snowflake, ClickHouse, Trino, Apache Kyuubi, HeavyDB, DuckDB và SQLite.
• ✓Nhập và xuất định nghĩa ngữ nghĩa theo định dạng YAML của Apache Ossie.

Enterprise analytics and agent workflows

• •Biến các câu hỏi phân tích lặp lại thành truy vấn dùng lại định nghĩa SQL đã duyệt về doanh thu, biên lợi nhuận và các chỉ số khác.
• •Cho phép agent xác định một chỉ số chưa được định nghĩa trước khi thực hiện phép tính không có cơ sở.
• •Cung cấp cho nhà phân tích giao diện để kiểm tra thuật ngữ, ánh xạ cột, quan hệ và thuộc tính SQL đã biên dịch.
• •Đưa ngữ cảnh doanh nghiệp có kiểm soát đến agent tương thích MCP mà vẫn giữ quyền của người dùng.
• •Truy vết câu trả lời về SQL, cột nguồn được ánh xạ, thuật ngữ ontology và dữ liệu ban đầu.
• •Thống nhất cách gọi giữa các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ thông qua danh mục ngữ nghĩa và đồ thị tri thức dùng chung.

Run the full stack locally

Chạy toàn bộ hệ thống cục bộ bằng Docker Compose, Compose v2, uv và khóa API của NVIDIA. Sao chép kho mã nguồn, chép tệp `.env.example` thành `.env`, rồi thiết lập khóa mô hình, khóa bí mật ứng dụng, mật khẩu quản trị viên, mật khẩu PostgreSQL và chuỗi kết nối cơ sở dữ liệu mẫu. Khởi động PostgreSQL trước, sau đó nạp dữ liệu Wide World Importers từ kho `auto-ontology-eval` riêng biệt. Dựng và chạy các dịch vụ còn lại bằng `docker compose up -d --build`, mở `http://localhost:3000`, đăng nhập bằng thông tin quản trị đã cấu hình rồi bật biên dịch ngữ nghĩa trong phần Cài đặt.

Where Auto Ontology fits

Frequently asked questions

Who should try it — and who should skip

Hãy thử NVIDIA Auto Ontology nếu nhóm của bạn vận hành dữ liệu quan hệ quan trọng và cần agent phân biệt ý nghĩa nghiệp vụ đã được duyệt với một truy vấn nghe hợp lý nhưng sai. Bỏ qua nếu nhu cầu chỉ là giao diện trò chuyện không nghiêm túc trên một cơ sở dữ liệu nhỏ, hoặc tổ chức không thể vận hành PostgreSQL, bảo vệ ranh giới dịch vụ và duy trì các định nghĩa ngữ nghĩa đã được cấp chứng.