엔비디아 오토 온톨로지(Auto Ontology) 설치 가이드 + 회사 데이터 질문 프롬프트 30개

엔비디아가 오토 온톨로지(Auto Ontology)를 무료(Apache-2.0)로 공개했어요. AI가 회사 DB에 SQL을 짜기 전에 ‘매출’이 어느 표의 어느 칸인지 같은 정의를 먼저 정리하고, 사람이 확인한 정의대로 답하게 해 주는 도구예요(깃허브 별 5,180개, 2026-11-05 기준).
이 페이지에 한눈에 보기, README 공식 설치 순서, 클로드 코드 연결법, 회사 데이터에 바로 던지는 질문 프롬프트 30개를 정리했어요.

한눈에 보기

• 정의는 세 가지예요. 용어(Terms): ‘고객’, ‘송장 줄’ 같은 업무 개념과 연결된 칸 · SQL 계산식: 검토된 마진·누적합 같은 식 · 관계: 표끼리 어떻게 잇는지.
• 엔비디아는 정확도 수치를 따로 발표하지 않았어요. “틀린 숫자가 절대 안 나온다”가 아니라, 어떤 정의와 SQL로 나온 숫자인지 확인할 수 있게 해 주는 도구예요.

설치 — README 공식 순서 (예시 DB로 먼저 해 보기)

준비물: Docker(Compose v2), uv, 엔비디아 API 키(nvapi-..., build.nvidia.com 에서 발급)

1) 저장소 받고 .env 만들기

git clone https://github.com/NVIDIA/auto-ontology.git && cd auto-ontology
cp .env.example .env

.env에 아래 값을 넣어요. 기본 비밀번호는 꼭 새로 바꾸세요(Postgres·pgAdmin·웹이 내 컴퓨터에 열려요).

DEFAULT_MODELS_API_KEY=nvapi-...
AUTH_SECRET=<openssl rand -base64 32 로 만든 긴 문자열>
APP_URL=http://localhost:3000
POSTGRES_PASSWORD=<새 비밀번호>
CONNECTION_STRINGS=postgresql://postgres:<같은 비밀번호>@postgres:5432/wideworldimporters
AUTO_ONTOLOGY_ADMIN_PASSWORD=<새 비밀번호>
PGADMIN_PASSWORD=<새 비밀번호>

2) Postgres 켜고 예시 DB(마이크로소프트 Wide World Importers) 넣기

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='<같은 비밀번호>' \
  uv run python scripts/seed/seed_wwi.py --database-name wideworldimporters --drop)

3) 나머지 띄우기

docker compose up -d --build

4) http://localhost:3000 에 .env의 관리자 계정으로 로그인 → Settings → Semantic Compilation 켜기 → “Semantic compilation is ready”가 뜨면 준비 끝.

클로드 코드에 설치·질문 스킬 넣기 (전역)

저장소에 클로드 코드용 스킬 3개(nvidia-ontology-setup 설치·연결, nvidia-ontology-management 정의 관리·확인, nvidia-ontology-query 질문·SQL 검증)가 들어 있어요. 아래 한 줄이면 모든 폴더의 클로드 코드에서 보여요.

npx skills add NVIDIA/auto-ontology -a claude-code -g -y

• 그다음 클로드 코드에서 “nvidia-ontology-setup 스킬로 오토 온톨로지 설치 도와줘”라고 하면 위 순서를 같이 진행해 줘요.
• 스킬이 안 보이면: ① -g 없이 깔면 그 폴더(.claude/skills)에만 깔려요 → -g로 다시 ② 클로드 코드를 완전히 껐다 켜기 ③ /를 눌러 nvidia-ontology가 있는지 확인 ④ 클로드 앱 채팅이 아니라 클로드 코드용이에요.

MCP로 클로드·커서에 연결

AUTO_ONTOLOGY_API_URL=http://localhost:3000 \
  uvx --from "git+https://github.com/NVIDIA/auto-ontology.git#subdirectory=mcp" auto-ontology-mcp

클로드 데스크톱(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "auto-ontology": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "http://localhost:3003/mcp"]
    }
  }
}

커서(~/.cursor/mcp.json):

{ "mcpServers": { "auto-ontology": { "url": "http://localhost:3003/mcp" } } }

• 설정 후 앱을 다시 켜고, 로그인 창이 뜨면 로그인하세요. 쓸 수 있는 도구(읽기 전용): check_readiness(준비 확인) · search_terms·get_term(정의 조회) · check_answerable(답할 수 있는 질문인지) · ask_question(답·SQL·결과 행)

실제 실행 예 (README 공식 예시)

질문: “2015년 6월 펜실베이니아에서 USB food flash drive - sushi roll 매출이 얼마였어?”

답: $588.80 (송장 줄 3개) — 그리고 쓴 SQL과 이은 표(invoice line → invoice → customer → city → state province)가 같이 나와요.

없는 데이터 질문: “그 상품의 6월 광고비 대비 매출은?” → check_answerable -> coverage 0.5; no term covers "ad spend" → “이 데이터엔 광고비가 없어서 계산할 수 없어요. 6월 매출을 볼까요, 아니면 광고비가 있는 다른 데이터를 연결할까요?”

• 우리 집 맥(Docker 없음)에서는 전체 서버를 띄우지 못해, 실행 결과는 README에 실린 공식 예시를 그대로 옮겼어요. 스킬 설치 화면은 직접 실행한 화면이에요.

회사 데이터 질문 프롬프트 30개

오토 온톨로지에 연결한 뒤 Chat 화면이나 클로드(MCP)에 그대로 붙여 넣으세요. 기간·상품·지역만 바꾸면 돼요. 끝에 “쓴 SQL과 이은 표도 같이 보여 줘”를 붙이면 검증이 쉬워요.

매출 (1~6)

1. Plain Text복사

지난달 매출이 얼마였어? 쓴 SQL과 이은 표도 같이 보여 줘

2. ```plain text
올해 월별 매출을 표로 보여 주고, 전년 같은 달과 비교해 줘

1. Plain Text복사

지난 분기 매출 상위 상품 10개와 각각의 비중(%)을 알려 줘

4. ```plain text
지역(시·도)별 매출 순위를 보여 주고 1위와 꼴찌 차이를 알려 줘

1. Plain Text복사

'매출'을 어떤 표의 어떤 칸으로 계산하는지 정의부터 보여 줘

6. ```plain text
할인·반품을 뺀 순매출로 다시 계산해 줘. 순매출 정의가 없으면 없다고 알려 줘

고객 (7~12)

1. Plain Text복사

지난달 새로 생긴 고객 수와 그 고객들의 첫 주문 금액 평균을 알려 줘

8. ```plain text
최근 90일 동안 2번 이상 산 고객 비율을 구해 줘

1. Plain Text복사

매출 상위 20개 고객사와 그 고객사가 주로 산 상품을 보여 줘

10. ```plain text
6개월 넘게 주문이 없는 고객 목록을 마지막 주문일 순으로 보여 줘

1. Plain Text복사

고객 등급(또는 고객 분류)별 평균 주문 금액을 비교해 줘

12. ```plain text
'고객'이라는 용어가 어떤 표·칸과 연결돼 있는지 정의를 보여 줘

주문·재고·배송 (13~18)

1. Plain Text복사

지난주에 배송된 주문은 몇 건이야?

14. ```plain text
주문부터 배송까지 걸린 평균 일수를 월별로 보여 줘

1. Plain Text복사

재고가 안전 재고보다 적은 상품 목록을 알려 줘

16. ```plain text
지난달 주문 취소 건수와 취소율을 알려 줘

1. Plain Text복사

거래처(공급사)별 입고 금액 상위 10곳을 보여 줘

18. ```plain text
'Order(주문)' 용어의 설명, 연결된 칸, SQL 계산식을 보여 줘

추세·비교 (19~23)

1. Plain Text복사

최근 12개월 매출 추이를 차트로 보여 주고 가장 크게 떨어진 달을 짚어 줘

20. ```plain text
이번 달 매출이 지난달보다 줄었다면, 어느 상품·지역 때문인지 나눠서 보여 줘

1. Plain Text복사

요일별·시간대별 주문 패턴을 보여 줘

22. ```plain text
신규 고객 매출과 기존 고객 매출을 분기별로 비교해 줘

1. Plain Text복사

상품 분류별 마진을 비교해 줘. 마진 계산식이 확인(certify)된 게 있으면 그걸 써 줘

### 답할 수 있는지 먼저 확인 (24~27)

24. ```plain text
답하기 전에 check_answerable 로 이 질문을 이 데이터로 답할 수 있는지 먼저 확인해 줘: 지난달 광고비 대비 매출은?

1. Plain Text복사

이 데이터에 없는 정보가 질문에 들어 있으면 지어내지 말고 어떤 정의가 없는지 알려 줘: 직원별 영업 수수료 합계

26. ```plain text
지금 연결된 데이터로 답할 수 있는 질문 유형 10가지를 정의 목록을 보고 알려 줘

1. Plain Text복사

check_readiness 로 지금 이 배포가 질문에 답할 준비가 됐는지 확인해 줘

### 검증·정의 관리 (28~30)

28. ```plain text
방금 답의 SQL을 한 줄씩 설명해 주고, 필터 값이 실제 데이터에 있는지 확인해 줘

1. Plain Text복사

'매출'과 '순매출'처럼 비슷한 정의가 여러 개 있으면 차이를 표로 보여 줘

30. ```plain text
아직 확인(certify)되지 않은 용어와 SQL 계산식 목록을 보여 줘. 내가 검토할 순서로

조합해서 쓰기

1. 예시 DB로 먼저 질문 1·5·24를 해 보고 답·SQL·되묻기가 어떻게 나오는지 익히세요.
2. 우리 회사 DB는 Settings → Connections(또는 CONNECTION_STRINGS)로 연결 → 정의 초안이 생기면 질문 5·12·18로 정의를 확인하고 고친 뒤 certify.
3. 클로드 코드에서는 nvidia-ontology-query 스킬 + MCP로 “답 → SQL → 행”을 같이 받아 보고서에 붙이면 숫자의 근거가 남아요.

자주 묻는 질문

• 무료예요? → 코드는 무료(Apache-2.0)예요. 모델은 build.nvidia.com API 키(또는 직접 띄운 NIM·OpenAI 호환 엔드포인트)가 필요해요.
• Docker 없이 되나요? → README 빠른 시작은 Docker Compose 기준이에요. 회사 서버라면 Helm(쿠버네티스) 배포도 있어요(DEPLOYMENT.md).
• 회사 데이터가 밖으로 나가나요? → 모델 엔드포인트로 질문·메타데이터가 가요. 예측 기능(KumoRFM)을 켜면 연결된 표가 외부 서비스로 올라가니, 회사 검토 후에 켜세요.
• 보안 주의 → README는 3001·3002 포트를 내부망에만 두라고 안내해요(자체 인증 없음). 바깥에서는 3000(웹)으로만 접속하세요.
• 한국어로 물어봐도 돼요? → 질문은 자연어로 받아요. 정의(용어 이름)가 영어로 만들어지니, 답이 어색하면 용어 이름을 같이 적어 주세요.

링크

• 저장소: https://github.com/NVIDIA/auto-ontology
• 예시 DB·평가: https://github.com/NVIDIA/auto-ontology-eval
• API 키 발급: https://build.nvidia.com