semantica-agi/semantica
Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
解決的問題
傳統的 AI 代理通常作為「黑盒」運作，依賴於缺乏語義意義、可審計性和因果推理的扁平向量嵌入。這使得受監管產業（如金融或醫療）的代理難以解釋為何做出特定決策，進而導致合規與風險管理方面的挑戰。
工作原理
Semantica 作為位於 LLM 與向量儲存下方的確定性基礎設施層發揮作用。它攝取多源數據，使用 RDF 與 Labeled Property Graph 標準來構建結構化的上下文圖（知識圖譜）。它使用確定性推理引擎（如 Datalog 與 SPARQL）以及 W3C PROV-O 出處，確保在不依賴 LLM 進行推理本身的情況下，每一個事實與決策都是可追溯、可驗證且可解釋的。
適用對象
- AI/ML 平台團隊：正在構建需要結構化、可查詢上下文而非僅僅是向量索引的代理。
- 合規與風險團隊：受監管部門（金融、法律、政府）中需要可審計決策軌跡的團隊。
- 平台與基礎設施工程師：尋求可自託管、廠商中立的圖與推理技術棧的工程師。
- 數據與知識工程師：需要從混亂的多源數據中透過自動衝突檢測來構建複雜知識圖譜的工程師。