semantica-agi/semantica
Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
解决的问题
传统的 AI 智能体通常作为“黑盒”运行，依赖于缺乏语义含义、可审计性和因果推理的扁平向量嵌入。这使得受监管行业（如金融或医疗）的智能体难以解释为何做出特定决策，从而导致合规性和风险管理方面的挑战。
工作原理
Semantica 作为位于 LLM 和向量存储下方的确定性架构层发挥作用。它摄取多源数据，使用 RDF 和 Labeled Property Graph 标准来构建结构化的上下文图（知识图谱）。它使用确定性推理引擎（如 Datalog 和 SPARQL）以及 W3C PROV-O 出处，确保在不依赖 LLM 进行推理本身的情况下，每一个事实和决策都是可追溯、可验证且可解释的。
适用对象
- AI/ML 平台团队：正在构建需要结构化、可查询上下文而非仅仅是向量索引的智能体。
- 合规与风险团队：受监管部门（金融、法律、政府）中需要可审计决策轨迹的团队。
- 平台与基础设施工程师：寻求可自托管、厂商中立的图与推理技术栈的工程师。
- 数据与知识工程师：需要从杂乱的多源数据中通过自动冲突检测构建复杂知识图谱的工程师。