semantica: 決定論的な推論と完全な意思決定のプロバンスを備えた、説明責任のあるAIエージェントのためのグラフネイティブなインフラストラクチャレイヤー

何を解決するか

Semanticaは、AIエージェントの意思決定が説明可能で、追跡可能かつ監査可能であることを保証するための、決定論的なインフラストラクチャレイヤーを提供します。LLMの「ブラックボックス」問題や、ベクトルのみのRAGの限界に対処するため、フラットな埋め込みを構造化されたコンテキストグラフと形式的な推論に置き換えます。これは、金融、ヘルスケア、政府などの、リスクの高い規制業界において極めて重要です。

仕組み

Semanticaは、LLMとベクトルストアの下に位置するグラフネイティブなレイヤーとして、知識と意思決定のプロバンスを管理します。さまざまなソース（DatabricksやSnowflakeを含む）からデータをインジェストし、エンティティとリレーションシップを抽出して知識グラフ（KG）を構築し、決定論的な推論（Rete、Datalog、およびSPARQLを介して）を適用して新しい事実を導き出します。すべてのAIの意思決定は、第一級のグラフノードとして記録され、完全な監査可能性のためにW3C PROV-O標準を使用して、その証拠と結果に因果関係に基づいてリンクされます。

対象ユーザー

• AI/MLプラットフォームチーム：重大な意思決定を行うエージェントを構築しているチーム。
• データプラットフォームチーム：DatabricksまたはSnowflakeを使用しており、テーブルを管理された知識グラフに変換する必要があるチーム。
• コンプライアンスおよびリスクチーム：AIの動作に対して、構造化され、規制当局に受け入れられる監査証跡を必要とするチーム。
• 規制対象の企業：金融、ヘルスケア、法務、および防衛において、ブラックボックスシステムを使用できない企業。
• 知識エンジニア：断片化されたマルチソースのエンタープライズデータからKGを構築するエンジニア。

ハイライト

• 意思決定インテリジェンス：意思決定を、因果関係の系譜と影響マップを持つ、クエリ可能なオブジェクトとして記録します。
• コンテキストグラフ：単純な埋め込みの類似性ではなく、グラフ探索を使用して複雑な接続を見つけ出します。
• 決定論的な推論：LLMを必要とせずに、説明可能なロジックのためにフォワードチェイニングとReteネットワークを採用しています。
• ポリグロットストレージ：RDFトリプルストア（例：Blazegraph、Apache Jena）とラベル付きプロパティグラフ（例：Neo4j、AWS Neptune）の両方をサポートしています。
• エンタープライズ統合：Databricks Unity CatalogおよびSnowflakeウェアハウス用のネイティブコネクタ。
• 完全なプロバンス：ガバナンスとコンプライアンスのエクスポートのために、W3C PROV-OおよびSHACL制約を実装しています。