semantica-agi/semantica

Semantica – 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 위한 그래프 네이티브 감사 준비 지식 계층

개요 – 대규모 언어 모델(LLM)/에이전트 스택과 엔터프라이즈 데이터 사이에 위치하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 원시 테이블, 문서, 스트림을 컨텍스트 그래프(온톨로지, 출처, 결정론적 추론으로 강화된 지식 그래프)로 변환합니다. 이 그래프는 모든 AI 결정을 일급 노드로 기록하는 구조화되고 검색 가능한 메모리 계층이 되어, 감사 가능한 추적성, 충돌 감지, 정책 적용을 가능하게 합니다.

핵심 기능

기능	설명
컨텍스트 그래프	다중 소스 수집(파일, 데이터베이스, Databricks, Snowflake, SAP OData, Kafka 등)으로 구축된 엔터티 중심 그래프. 노드에는 소스 링크와 타임스탬프가 포함됩니다.
결정 인텔리전스	`record_decision()`은 영구 그래프 노드를 생성합니다. 인과 체인을 추적하고, 하위 영향을 분석하고, 감사 추적(W3C PROV-O)을 내보낼 수 있습니다.
결정론적 추론	순방향 연결, Rete 네트워크, Datalog, SPARQL 추론을 완전히 설명 가능한 경로로 실행. 추론에 LLM이 필요하지 않습니다.
AI 거버넌스 및 온톨로지	내장 SHACL/OWL/SKOS 지원, 충돌 감지, 규칙 엔진, 시각적 온톨로지 편집기.
폴리글롯 스토리지	교체 가능한 백엔드: RDF 트리플 스토어(Oxigraph, Blazegraph, Jena, RDF4J) 및 레이블 속성 그래프(Neo4j, FalkorDB, Apache AGE, AWS Neptune)에 벡터 스토어 추가.
분석 및 시각화	중심성, 커뮤니티 감지, 링크 예측, 최단 경로 쿼리, 그래프, 타임라인, 온톨로지를 탐색하기 위한 대화형 브라우저 워크벤치.
통합	LangChain, CrewAI, Agno, REST 서버, CLI, 주요 편집기용 플러그인을 위한 기성 어댑터.

대상 사용자

AI/ML 플랫폼 팀: 중요한 결정을 내리는 에이전트를 위해 구조화되고 검색 가능한 메모리 계층이 필요한 팀.
데이터 플랫폼 엔지니어: Databricks, Snowflake 또는 유사한 레이크하우스에서 타사 SaaS로 데이터를 이동하지 않고 기존 테이블을 거버넌스된 지식 그래프로 전환하려는 엔지니어.
규정 준수, 위험, 감사 그룹: 규제 대상 부문(금융, 의료, 법률, 정부, 국방)에서 "AI가 왜 그런 결정을 내렸는가"라는 질문에 규제 기관이 수용할 수 있는 출처로 답해야 하는 그룹.
인프라 엔지니어: 자체 호스팅되고 벤더에 구애받지 않는 지식 그래프 및 추론 스택을 찾는 엔지니어.

빠른 시작(Python)

pip install semantica

from semantica.context import ContextGraph

graph = ContextGraph(advanced_analytics=True)

# 결정 기록
decision_id = graph.record_decision(
    category="vendor_selection",
    scenario="Choose cloud provider for HIPAA workload",
    reasoning="AWS offers BAA, mature HIPAA tooling, and existing team expertise",
    outcome="selected_aws",
    confidence=0.93,
)

# 결정 쿼리
chain = graph.trace_decision_chain(decision_id)      # 전체 인과 관계
similar = graph.find_similar_decisions("cloud vendor", max_results=5)
impact = graph.analyze_decision_impact(decision_id)

semantica doctor를 실행하여 설치를 확인합니다.

아키텍처 스냅샷

Sources → Ingest → Parse → Normalize → Split → Extract → Conflict Detection → Deduplication
   → Knowledge Graph → [Ontology·Reasoning·Provenance·Decisions] → Enriched KG
   → Polyglot Store (RDF/LPG + Vector) → Export / Visualize / REST / CLI

각 단계는 독립적으로 가져올 수 있는 모듈이므로 필요한 부분만 사용할 수 있습니다.

자세히 알아보기

웹사이트 및 문서: https://getsemantica.ai/ / https://docs.getsemantica.ai/
데모 비디오: https://www.youtube.com/watch?v=QfnNZg4-dZA
커뮤니티: Discord https://discord.gg/sV34vps5hH
소스 코드: https://github.com/semantica-agi/semantica

TL;DR

Semantica는 기존 LLM/에이전트 스택 위에 자체 호스팅되고 표준을 준수하는 지식 그래프를 제공합니다. 원시 엔터프라이즈 데이터를 추적 가능하고 쿼리 가능하며 거버넌스가 적용된 컨텍스트 계층으로 변환합니다. 결정론적 추론, 결정 감사 가능성, 폴리글롯 스토리지를 통해 높은 위험과 규제가 많은 환경에서 AI 시스템의 설명 가능성과 규정 준수를 보장합니다.