NVIDIA Auto Ontology - 기업 데이터의 의미와 관계를 AI 에이전트에 연결하는 오픈소스 도구

데이터의 업무 용어와 지표, 관계를 정리해 AI 에이전트가 기업 데이터를 이해하고 질의하도록 돕는 도구 메타데이터에서 온톨로지와 지식 그래프를 생성하며, 기존 온톨로지와 의미 모델도 연결 가능 자연어 질문을 SQL로 변환하고 실행하며, 업무 정의와 데이터 계보에 대조해 검증하고 답변의 출처를 제공 MCP, CLI, API로 에이전트와 연결하며, 웹 UI에서 데이터 질의와 카탈로그 관리도 지원 Databricks, PostgreSQL, Snowflake, DuckDB와 연결하며, NVIDIA NIM이나 OpenAI 호환 모델 엔드포인트를 사용 가능 기업 데이터의 의미와 관계를 에이전트에 제공 Auto Ontology는 기업 메타데이터를 활용해 데이터의 위치, 의미, 사용 조건, 활용 방법, 출처와 유사한 데이터를 연결하는 맥락 계층을 구축함 데이터를 빠르게 조회하는 것뿐 아니라, 조회한 값이 어떤 업무 정의에 따른 것인지 확인하는 데 초점을 둠 잘못된 매출 수치를 빠르게 반환하는 것보다 답변의 신뢰성을 확보하는 것을 중요하게 다룸 온톨로지는 업무 용어의 정의와 데이터 사이의 관계를 구조화한 것임 예를 들어 ‘활성 고객’의 의미와 이를 계산하는 지표, 관련 테이블과 컬럼을 연결하는 방식임 기업 메타데이터에서 온톨로지를 생성하거나 기존 온톨로지와 의미 모델을 연결해 AI가 활용할 지식 그래프를 구축함 지표, 엔터티, 관계에 업무 의미를 부여하고 시스템마다 불일치하는 정의를 조정함 기존에 구축한 의미 모델을 대체하기보다 보완하는 역할을 함 생성된 쿼리를 검증된 업무 정의와 데이터 계보에 대조하고, 답변에 출처를 제공함 검증된 수정 사항과 사용 내역을 온톨로지에 반영해 질문이 쌓일수록 공유 맥락을 개선함 정리한 맥락은 MCP, CLI, API를 통해 에이전트 실행 환경에 제공함 자연어 질의와 웹 애플리케이션 자연어 질문을 SQL로 변환하고 연결된 구조화 데이터에서 실행함 관계형 데이터 소스의 의미 카탈로그와 온톨로지는 Postgres에 저장함 웹 UI에서 채팅, 분석, 데이터 카탈로그, 사용 현황 분석, 설정 기능을 제공함 Better Auth를 사용해 인증과 역할 기반 접근 제어를 지원함 애플리케이션은 다음 구성 요소로 나뉨 프런트엔드: Next.js 16, React 19, TypeScript, Tailwind CSS 4, Better Auth, Prisma로 웹 UI, 인증, API 게이트웨이를 구현함 백엔드: P...