Semantica 图原生知识基础设施

能做什么

• 多源数据摄取：支持文件、网页、数据库、企业数据平台（Databricks、Snowflake、SAP）、云盘与消息流等来源。
• 知识图谱构建：解析、规范化、分块、实体/关系/事件抽取，构建 Context Graph 与知识图谱，并进行冲突检测与去重合并。
• 确定性推理：提供前向链、Rete 网络、Datalog 与 SPARQL 推理，并给出可解释的推理路径。
• 决策智能：将每次决策记录为图节点，支持因果关联、相似先例检索、决策链追溯、影响分析与规则合规检查。
• 溯源与审计：基于 W3C PROV-O 记录来源信息，可导出 JSON、CSV、RDF 等格式。
• 本体与治理：支持 OWL 生成、SHACL 校验与 SKOS 词表管理。
• 图分析与存储：提供中心性、社区发现、链接预测等分析；支持 RDF 与属性图多种存储后端及向量存储，可切换。
• 集成方式：提供 REST API、MCP 服务器、CLI 及与 Agno、CrewAI、LangChain 的集成。

适用场景

• 需要结构化、可查询上下文而非仅向量索引的 AI 智能体平台。
• 金融、医疗、法律、政府等受监管领域，需要决策可追溯、可审计。
• 将数据仓库或湖仓中的数据转化为带血缘的知识图谱。
• 构建知识图谱并进行图分析与因果推理的数据团队。

使用条件与限制

• 通过 pip install semantica 安装，要求 Python 3.10 及以上。
• 图构建、推理与溯源为确定性能力，不强制依赖 LLM；LLM 为可选、供应商中立。
• 可解释性针对模型外部的上下文、决策与执行轨迹，不解释 LLM 内部推理过程。