semantica-agi/semantica
Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
解決する課題
従来のAIエージェントは、意味的な意味、監査可能性、および因果推論を欠いたフラットなベクトル埋め込みに依存しており、しばしば「ブラックボックス」として動作します。これにより、規制産業（金融やヘルスケアなど）のエージェントが、なぜ特定の決定が下されたのかを説明することが困難になり、コンプライアンスやリスク管理上の課題が生じています。
仕組み
Semanticaは、LLMとベクトルストアの下に位置する決定論的なインフラストラクチャ層として機能します。マルチソースのデータを取り込み、RDFとLabeled Property Graphの両方の標準を使用して、構造化されたコンテキストグラフ（ナレッジグラフ）を構築します。決定論的な推論エンジン（DatalogやSPARQLなど）とW3C PROV-Oプロベナンスを使用することで、推論自体をLLMに依存することなく、すべての事実と決定が追跡可能、検証可能、かつ説明可能であることを保証します。
対象となるユーザー
- AI/MLプラットフォームチーム: 単なるベクトルインデックスではなく、構造化されクエリ可能なコンテキストを必要とするエージェントを構築しているチーム。
- コンプライアンスおよびリスク管理チーム: 監査可能な決定プロセスを必要とする規制部門（金融、法務、政府）のチーム。
- プラットフォームおよびインフラストラクチャエンジニア: 自己ホスト可能でベンダーニュートラルなグラフおよび推論スタックを求めるエンジニア。
- データおよびナレッジエンジニア: 自動化された競合検知を備えた、乱雑なマルチソースデータから複雑なナレッジグラフを構築する必要があるエンジニア。