auto-ontology: 에이전트 오답을 줄이는 데이터 의미론 레이어

LLM 에이전트가 엔터프라이즈 데이터를 조회할 때 발생하는 신뢰성 문제를 해결하는 Python 프레임워크다. 데이터베이스 메타데이터를 수집해 비즈니스 용어와 컬럼, 테이블 간 관계, 검증된 SQL 표현식으로 구성된 온톨로지를 자동으로 생성한다. 기존처럼 스키마를 프롬프트에 그대로 넣는 방식과 달리, 에이전트가 온톨로지를 통해 의미 있는 컨텍스트만 참조하도록 설계되어 있다.

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질문이 데이터로 답변 가능한지 사전에 검증하는 기능이 핵심이다. 답변이 불가능한 경우 무작정 SQL을 실행하지 않고 사용자에게 명확히 요청한다. 답변이 생성되면 해당 SQL과 추론 단계를 함께 반환해 결과의 출처를 추적할 수 있게 한다. 웹 UI를 통해 온톨로지 정의를 검토하고 인증하는 워크플로우도 제공한다.

MCP, 에이전트 스킬, REST API를 통해 다양한 에이전트 하네스에 컨텍스트를 노출한다. BIRD, BEAVER 등 벤치마크에서 스키마 기반 추론 대비 정확도 차이를 측정하는 companion 저장소도 함께 제공한다. Apache-2.0 라이선스로 공개되며, Docker Compose를 이용해 Postgres와 함께 쉽게 배포할 수 있다.