semantica: 一个为具有确定性推理和完整决策溯源的可问责 AI Agent 提供的图原生基础设施层

它解决了什么问题

Semantica 为 AI Agent 提供了一个确定性的基础设施层，以确保其决策是可解释、可追溯且可审计的。它通过将扁平的嵌入（embeddings）替换为结构化上下文图和形式化推理，解决了 LLM 的“黑盒”问题以及仅依赖向量的 RAG 的局限性，这对于金融、医疗和政府等高风险、受监管的行业至关重要。

工作原理

Semantica 位于 LLM 和向量存储之下，作为一个图原生层来管理知识和决策溯源。它从各种来源（包括 Databricks 和 Snowflake）摄取数据，提取实体和关系以构建知识图谱 (KG)，并应用确定性推理（通过 Rete、Datalog 和 SPARQL）来推导出新事实。每一个 AI 决策都被记录为一个一等公民图节点，并使用 W3C PROV-O 标准将其与证据和结果进行因果链接，以实现完全的可审计性。

目标用户

• AI/ML 平台团队，正在构建做出重大决策的 Agent。
• 数据平台团队，使用 Databricks 或 Snowflake，需要将表格转换为受治理的知识图谱。
• 合规与风险团队，需要为 AI 行为提供结构化、受监管机构认可的审计追踪。
• 受监管的企业，分布在金融、医疗、法律和国防领域，无法使用黑盒系统。
• 知识工程师，正在从碎片化的、多源的企业数据中构建 KG。

亮点

• 决策智能： 将决策记录为具有因果祖先和影响图的可查询对象。
• 上下文图： 使用图遍历而非简单的嵌入相似度来寻找复杂的连接。
• 确定性推理： 采用前向链接（forward chaining）和 Rete 网络来实现无需 LLM 的可解释逻辑。
• 多语言存储： 支持 RDF 三元组存储（例如 Blazegraph、Apache Jena）和标签属性图（例如 Neo4j、AWS Neptune）。
• 企业集成： 为 Databricks Unity Catalog 和 Snowflake 数据仓库提供原生连接器。
• 完整溯源： 实现 W3C PROV-O 和 SHACL 约束，用于治理和合规性导出。