NVIDIA Auto Ontology部署指南：Python服务配置与自然语言查询入门
面向希望利用NVIDIA Auto Ontology实现数据库自然语言查询的开发者，本文详解基于Docker Compose的本地部署流程。针对初次配置常遇到的环境依赖复杂、数据库连接错误及语义未编译导致查询失效等痛点，文章提供从Git克隆、.env环境变量配置、PostgreSQL连接设置到语义编译启用的完整步骤。重点强调使用独立测试库隔离生产数据风险，并通过SQL核对机制验证查询准确性，帮助用户安全搭建包含前端、后端及模型接口的全套应用服务。
先准备容器与测试数据
NVIDIA Auto Ontology 可以通过 Docker Compose 搭建本地服务，将数据目录、业务术语关系和自然语言查询整合在同一套应用中。需要注意的是，它不仅仅是一个安装后即可直接查询全部业务数据的 Python 包，首次运行还需要完成数据库、模型接口和管理账户的配置。
后端使用 Python 服务，完整应用还包括网页前端、数据导入服务和 PostgreSQL 等组件。在入门阶段，建议使用独立的测试库，避免直接连接生产业务数据库并赋予写入权限，以确保数据安全。在开始之前，请确保本地已安装 Git、可正常运行的 Docker Compose，以及符合所选模型要求的 API Key。
首先克隆项目并创建配置文件：
git clone https://github.com/NVIDIA/auto-ontology.git
cd auto-ontology
cp .env.example .env
接下来编辑 .env 文件，配置模型密钥、登录密钥、数据库密码和管理账户密码。请注意，示例中的占位值不能直接用于真实部署，各模型角色的配置也需要与实际可用的接口保持一致。
应用前端、后端、模型与数据源的关系示意
配置数据库连接再启动服务
CONNECTION_STRINGS 用于指定数据连接，需要分别核对示例数据源与自行准备的数据源配置。特别注意，容器中的 postgres 主机名、宿主机地址和远程数据库地址不能混用，否则会导致连接失败。
如果已有可用于演示的独立测试库，请先确认表结构和少量样例数据可读，然后再启动整套服务：
docker compose up -d --build
如果需要使用项目配套的示例库，应按照其数据准备流程导入到专用的空库中。严禁在已有业务库中直接运行带有清理或重建数据的命令，以免造成数据丢失。
Python Hardener
完成语义准备后再提问
服务启动后，打开本地 3000 端口对应的网页，使用 .env 中配置的管理账户登录。在 Settings 中的 Semantic Compilation 选项下启用语义编译，等待页面出现 “Semantic compilation is ready” 提示后，再进入 Chat 界面输入与测试数据有关的问题。
语义编译的作用是将字段、术语和关联关系整理为查询可用的信息。如果准备工作尚未完成，即使页面能正常打开，也不代表自然语言查询已具备可靠的数据基础。
业务术语与数据关系的语义图示例
用SQL和原始记录核对答案
在进行首次提问时，问题应具体明确，例如限定时间、商品或地区，不要直接要求系统总结所有业务数据。收到回答后，务必检查返回的 SQL 语句、涉及的表和筛选条件，并与测试库中的实际结果进行比较。
数据库权限应按实际需求收紧，同时需要对模型生成的 SQL 进行审查。只有在确认样例查询可重复得到正确结果后，再逐步扩大数据范围。这种循序渐进的方式比一开始就导入完整生产数据更容易发现术语映射和连接配置中的问题。
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