semantica-agi/semantica

Semantica – 面向可信AI代理的圖原生、可稽核知識層

概述 – 一個開源Python函式庫，位於大型語言模型（LLM）/代理堆疊與企業資料之間。它將原始表格、文件與串流轉換為上下文圖（一種透過本體、來源與確定性推理增強的知識圖譜）。該圖成為一個結構化、可查詢的記憶層，記錄每個AI決策作為一等節點，實現可稽核的追蹤、衝突偵測與政策執行。

核心能力

功能	說明
上下文圖	從多來源擷取（檔案、資料庫、Databricks、Snowflake、SAP OData、Kafka等）建構的實體豐富圖。節點攜帶來源連結與時間戳。
決策智慧	`record_decision()` 建立持久圖節點；您可以追蹤因果鏈、分析下游影響並匯出稽核軌跡（W3C PROV-O）。
確定性推理	前向鏈結、Rete網路、Datalog與SPARQL推理，具有完全可解釋的路徑——推理不需要LLM。
AI治理與本體	內建SHACL/OWL/SKOS支援、衝突偵測、規則引擎與視覺化本體編輯器。
多語言儲存	可替換的後端：RDF三元組儲存（Oxigraph、Blazegraph、Jena、RDF4J）與帶標籤的屬性圖（Neo4j、FalkorDB、Apache AGE、AWS Neptune）以及向量儲存。
分析與視覺化	中心性、社群偵測、連結預測、最短路徑查詢，以及用於探索圖、時間線與本體的互動式瀏覽器工作台。
整合	為LangChain、CrewAI、Agno、REST伺服器、CLI與主要編輯器外掛提供現成介面卡。

目標使用者

AI/ML平台團隊：需要為做出重大決策的代理提供結構化、可搜尋的記憶層。
資料平台工程師：在Databricks、Snowflake或類似湖倉上，希望在不將資料遷移到第三方SaaS的情況下，將現有表轉換為受治理的知識圖譜。
合規、風險與稽核團隊：在受監管行業（金融、醫療、法律、政府、國防）中，必須用監管機構接受的來源回答「AI為什麼做出這個決定？」的團隊。
基礎設施工程師：尋找自架、供應商無關的知識圖譜與推理堆疊。

快速開始（Python）

pip install semantica

from semantica.context import ContextGraph

graph = ContextGraph(advanced_analytics=True)

# 記錄決策
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,
)

# 查詢決策
chain = graph.trace_decision_chain(decision_id)      # 完整因果鏈
similar = graph.find_similar_decisions("cloud vendor", max_results=5)
impact = graph.analyze_decision_impact(decision_id)

執行 semantica doctor 驗證安裝。

架構快照

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

每個階段都是獨立的可匯入模組，因此您可以使用所需的部分。

了解更多

網站與文件: https://getsemantica.ai/ / https://docs.getsemantica.ai/
示範影片: https://www.youtube.com/watch?v=QfnNZg4-dZA
社群: Discord https://discord.gg/sV34vps5hH
原始碼: https://github.com/semantica-agi/semantica

TL;DR

Semantica在現有LLM/代理堆疊之上提供自架、標準合規的知識圖譜。它將原始企業資料轉換為可追蹤、可查詢、可治理的上下文層。透過確定性推理、決策可稽核性與多語言儲存，確保高風險、強監管環境中AI系統的可解釋性與合規性。