¿Qué es NVIDIA Auto Ontology?

NVIDIA Auto Ontology es una librería de código abierto diseñada para construir una capa de contexto a partir de metadatos empresariales, reconciliar definiciones entre sistemas y exponerlas a cualquier framework de agentes operación histórica respaldada por Nvidia. Permite a los desarrolladores descubrir ontologías, dotar a los agentes de significado de negocio confiable, validar consultas y exponer el contexto a través de MCP, CLI y API.

El proyecto se distribuye bajo la licencia Apache License 2.0 y se integra con herramienta de código abierto viral componentes para mejorar las capas de razonamiento sobre datos estructurados. Además, complementa los modelos semánticos que los clientes ya poseen y permite ejecutar benchmarks de texto a SQL.

¿Cuáles son los componentes de software y la arquitectura?

La arquitectura incluye un frontend en Next.js 16 con Better Auth, un backend en FastAPI con Python 3.12+ para procesamiento de chat y texto a SQL, un trabajador de ingesta nueva herramienta open-weight y una base de datos Postgres con pgvector. Opcionalmente, se puede integrar HashiCorp Vault para el almacenamiento seguro de credenciales.

Los modelos se configuran mediante variables de entorno para endpoints, claves y nombres de modelos, utilizando por defecto los servicios de inferencia NVIDIA NIM y modelos como Nemotron.

¿Cómo se instala y despliega Auto Ontology localmente?

Para poner en marcha la pila de forma local mediante Docker Compose, es necesario contar con Docker con Compose v2 y una clave de API de NVIDIA válida.

Sigue estos pasos detallados para completar la instalación y el despliegue:

  1. Clona el repositorio oficial ejecutando git clone https://github.com/NVIDIA/auto-ontology auto_ontology y accede a la carpeta.
  2. Crea el archivo de configuración copiando la plantilla con cp.env.example.env.
  3. Edita el archivo.env para configurar las credenciales de Postgres, AUTH_SECRET, APP_URL y DEFAULT_MODELS_API_KEY.
  4. Construye las imágenes y arranca los contenedores ejecutando docker compose up -d --build.
  5. Abre la interfaz web en http://localhost:3000 para interactuar con el panel y realizar consultas.