Компания NVIDIA представила Auto Ontology — семантический слой с открытым исходным кодом для взаимодействия ИИ-агентов с хранилищами данных. Инструмент определяет расположение данных и правила их использования, требуя при этом проверки и сертификации со стороны бизнес-экспертов.
Технический стек включает четыре сервиса: фронтенд на Next.js 16, бэкенд на FastAPI с поддержкой LangChain, воркер для обработки эмбеддингов и базу данных Postgres с расширением pgvector. Система совместима с Databricks, Snowflake, DuckDB и любыми моделями, поддерживающими OpenAI-совместимые эндпоинты.
Сервер MCP предоставляет девять инструментов для чтения данных с ограничением выдачи в 100 строк. Прямой доступ к схемам исключен: агенты работают через семантический слой, использующий спецификацию OpenAPI с 87 операциями. Аутентификация пользователей реализована через протокол OAuth.
Для тестирования NVIDIA выпустила утилиту auto-ontology-eval, сравнивающую работу агентов в среде NeMo Gym. В комплект входят наборы данных BIRD Dev (1 534 вопроса), Mini-Dev (500 вопросов), FDABench-Lite (169 вопросов) и выборка BEAVER из 100 вопросов.
Развертывание системы возможно через Docker Compose, Kubernetes с использованием Helm-чартов или контейнеры NGC. Для работы с моделями по умолчанию требуется API-ключ NVIDIA. Конфигурация осуществляется через переменные окружения с разделением ролей для рассуждений и ранжирования.
