面向上下文与可问责AI系统的图原生基础设施
AI Agent的开源Palantir
摄取企业数据，提取关键信息，构建上下文图谱和知识图谱（KG），并在其上运行图分析与因果推理，全程内置完整的决策溯源。可解释、可追踪、可信赖——这是设计使然。
决策智能 · 上下文管理 · 确定性推理 · 本体管理 · 知识建模 · 端到端可追溯性
开源 · 可自托管 · 可审计 · 可治理 · 零供应商锁定
多语言图存储 · 支持RDF与LPG · 遵循W3C标准 · 可互操作
专为高风险、强监管领域打造
pip install semantica知识探索器 · 上下文图谱 · 推理引擎 · 决策智能 · 本体中心
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大多数AI Agent在行动时不留下任何痕迹。它们存储的是嵌入向量，而非意义：上下文无法解释，决策无法审计。在信贷领域，这一缺口是合规风险，而非不便：一个信贷审批Agent的批准决定必须在数月后经得起监管机构“为什么”的追问。
Semantica位于你的LLM、向量存储和Agent框架之下，作为一个确定性基础设施层：图构建、推理和溯源均无需LLM参与。
适用人群：
- AI/ML平台团队：正在交付会做出重大决策的Agent，需要从碎片化的原始数据中构建结构化、可查询的上下文，而不仅仅是向量索引
- Databricks或Snowflake上的数据平台团队：需要将已存在于Unity Catalog或Snowflake数仓中的表转化为有治理、有血缘追踪的知识图谱，且无需先将数据导出到第三方SaaS
- 合规、风险与审计团队：需要以监管机构真正接受的形式，获得“AI为什么会这样做？”的直接答案
- 受监管企业（金融、医疗、法律、政府、国防）：无法交付黑盒系统，也不能将数据发送到他人的SaaS来获得可解释性
- 平台与基础设施工程师：希望知识图谱、推理和溯源技术栈可自托管、可替换，而非锁定在单一供应商的后端
- 数据与知识工程师：从杂乱的多源数据构建知识图谱——实体和关系被提取，冲突或矛盾的事实被标记而非静默覆盖，重复项在变成噪音之前被合并
快速开始 · 架构 · 你能获得什么 · 为什么选择Semantica · 决策智能 · 上下文图谱 · 方案：审计追踪 · 模块参考 · 集成 · CLI · 性能 · 安装
Semantica为你提供什么
上下文图谱： 一个结构化、可查询的图谱，涵盖你的Agent所知、所决策、所推理的一切
决策智能： 每个决策都是一等公民对象：可追踪、可按先例搜索、可因果关联
AI治理与本体： SHACL约束、冲突检测、合规规则、OWL生成，以及带可视化编辑器的SKOS词汇表管理
完整可审计性： 每条事实都附带W3C PROV-O溯源，审计追踪可导出为JSON、CSV或RDF格式
确定性推理： 前向链、Rete网络、Datalog和SPARQL，推理路径完全可解释，而非黑盒
知识流水线： 多源摄取、实体感知分块、NER/关系/事件抽取、知识图谱构建，全程包含语义去重和保留溯源的合并
企业数据平台： 原生连接器支持Databricks（Unity Catalog + Delta Lake，PAT/OAuth M2M认证，catalog/schema/table/lineage内省）和Snowflake（warehouse/database/schema，密钥对和OAuth认证），使湖仓或数仓中已有的表直接成为带溯源信息的图节点，无需再经历一次导出/导入的跳转
图分析： 中心性、社区发现、链接预测和最短路径查询，直接作用于你刚构建的图谱
多语言图存储： 原生RDF（嵌入式Oxigraph、Blazegraph、Apache Jena、Eclipse RDF4J，通过SPARQL）和标签属性图（Neo4j、FalkorDB、Apache AGE、AWS Neptune，通过Cypher），以及向量存储——全部可无缝替换，无需改动代码
可视化： 在交互式浏览器工作台中探索任意图谱、本体或时间线
即插即用集成： 原生Agno支持、全功能MCP服务器、全面的CLI、REST API，以及主流编辑器的插件
为什么选择Semantica
| | 向量数据库 + RAG | 普通LLM记忆 | Semantica | |---|---|---|---| | 召回方式 | 嵌入相似度 | Token窗口 | 图遍历 + 语义搜索 | | 决策历史 | 不存储 | 不存储 | 一等可查询对象 | | 溯源 | 无 | 无 | W3C PROV-O，关联来源 | | 推理 | 无 | 黑盒 | 前向链、Rete、Datalog、SPARQL | | 冲突检测 | 静默覆盖 | 静默覆盖 | 检测、标记、解决 | | 时间旅行 | 否 | 否 | 图的时间点快照 | | 合规导出 | 无 | 无 | PROV-O、SHACL、OWL、RDF | | 策略执行 | 无 | 无 | 内置规则引擎 + SHACL | | 实体解析 | 否 | 否 | 分块 + 语义去重 | | 多Agent上下文 | 每个Agent独立 | 每个Agent独立 | 单一共享智能层 |
Semantica是对你现有技术栈的补充而非替代。保留你的LLM、向量存储和Agent框架原样不动；Semantica在其之上增加了决策记录、因果推理、溯源、本体治理、冲突检测和审计追踪。推理引擎、知识图谱构建和溯源层完全确定性运行，使用它们无需LLM。
快速开始
pip install semanticafrom semantica.context import ContextGraph
graph = ContextGraph(advanced_analytics=True)
# 每个Agent决策都成为可查询、可审计的知识节点
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,
)
# 询问“为什么会发生这种情况？”并获得真实、结构化的答案
chain = graph.t