semantica-agi/semantica
Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
해결하는 문제
기존의 AI 에이전트는 의미적 의미, 감사 가능성 및 인과 추론이 부족한 평면적인 벡터 임베딩에 의존하여 종종 "블랙박스"로 작동합니다. 이로 인해 규제 산업(금융 또는 의료 등)의 에이전트가 특정 결정이 내려진 이유를 설명하기 어려워지며, 이는 컴플라이언스 및 리스크 관리 문제를 야기합니다.
작동 방식
Semantica는 LLM 및 벡터 스토어 하단에 위치하는 결정론적 인프라 계층 역할을 합니다. 멀티 소스 데이터를 수집하여 RDF 및 Labeled Property Graph 표준을 모두 사용하여 구조화된 컨텍스트 그래프(지식 그래프)를 구축합니다. 결정론적 추론 엔진(Datalog 및 SPARQL 등)과 W3C PROV-O 프로비넌스를 사용하여, 추론 자체를 LLM에 의존하지 않고도 모든 사실과 결정이 추적 가능하고 검증 가능하며 설명 가능하도록 보장합니다.
대상 사용자
- AI/ML 플랫폼 팀: 단순한 벡터 인덱스가 아닌 구조화되고 쿼리 가능한 컨텍스트를 필요로 하는 에이전트를 구축하는 팀.
- 컴플라이언스 및 리스크 관리 팀: 감사 가능한 결정 경로가 필요한 규제 분야(금융, 법률, 정부)의 팀.
- 플랫폼 및 인프라 엔지니어: 셀프 호스팅이 가능하고 벤더 중립적인 그래프 및 추론 스택을 찾는 엔지니어.
- 데이터 및 지식 엔지니어: 자동화된 충돌 탐지 기능을 갖춘 무질서한 멀티 소스 데이터로부터 복잡한 지식 그래프를 구축해야 하는 엔지니어.