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面向上下文与可问责AI系统的图原生基础设施

AI智能体的开源Palantir

摄取您的企业数据，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。天生可解释、可追踪、可信赖。

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 · W3C标准 · 可互操作

专为高风险、强监管领域打造

pip install semantica

知识浏览器 · 上下文图谱 · 推理引擎 · 决策智能 · 本体中心

▶ 观看完整平台演示

大多数AI智能体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：无法解释的上下文，无法审计的决策。在信贷领域，这种差距是合规风险，而非不便：一个承保智能体的审批决定必须在数月后经得起监管机构“为什么”的质询。Semantica 位于您的 LLM、向量存储和智能体框架之下，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：

正在交付会做出重大决策的智能体、需要从碎片化原始数据中构建结构化可查询上下文（而非仅靠向量索引）的 AI/ML 平台团队
使用 Databricks 或 Snowflake 的数据平台团队，需要将已存在于 Unity Catalog 或 Snowflake 仓库中的表转化为受治理、带血缘追踪的知识图谱，且无需先将数据导出到第三方 SaaS
需要以监管机构真正接受的形式，对“AI 为什么会这样做？”获得直接答案的合规、风险与审计团队
无法交付黑盒系统、也无法将数据发送到他人 SaaS 获取解决方案的受监管企业（金融、医疗、法律、政府、国防）
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后端的平台与基础设施工程师
需要从杂乱的多源数据构建知识图谱的数据与知识工程师：实体和关系被提取，冲突或矛盾的事实会被标记而非静默覆盖，重复项在变成噪音之前即被合并

快速开始 · 架构 · 您将获得什么 · 为什么选择 Semantica · 决策智能 · 上下文图谱 · 配方：审计追踪 · 模块参考 · 集成 · CLI · 性能 · 安装

Semantica 为您提供的能力

上下文图谱： 关于您的智能体所知、所决、所推理的一切的结构化可查询图谱

决策智能： 每个决策都是一等对象：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： 每条事实均附带 W3C PROV-O 溯源，审计追踪可导出为 JSON、CSV 或 RDF

确定性推理： 前向链、Rete 网络、Datalog 和 SPARQL，路径完全可解释，绝非黑盒

知识管道： 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 introspection）和 Snowflake（warehouse/database/schema，密钥对和 OAuth 认证），使已存在于您湖仓或仓库中的表直接成为带溯源信息的图节点，而非又一次导出/导入的跳跃

图分析： 在您刚构建的图谱上执行中心性分析、社区发现、链接预测和最短路径查询

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），外加向量存储，全部可无缝替换而无需改动代码

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、功能完备的 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，关联源数据 | | 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 | | 时间回溯 | 否 | 否 | 时间点图快照 | | 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 | | 多智能体上下文 | 每个智能体独立 | 每个智能体独立 | 单一共享智能层 |

Semantica 是对您现有技术栈的补充而非替代。保留您的 LLM、向量存储和智能体框架原样不动；Semantica 在其之上增加决策记录、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 semantica

from semantica.context import ContextGraph

graph = ContextGraph(advanced_analytics=True)

# 每个智能体决策都成为可查询、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