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semantica-agi/semantica
GitHub提供知识图谱全栈能力，涵盖语义提取、上下文分析、决策智能、推理、可解释性、本体建模、数据清洗及多格式导出。
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Skills in Collection (13)
提供知识图谱全栈能力，涵盖语义提取、上下文分析、决策智能、推理、可解释性、本体建模、数据清洗及多格式导出。
需要构建或分析知识图谱
进行实体关系抽取与三元组生成
执行图拓扑分析与路径查找
请求决策智能报告与因果推理
查询节点溯源与审计历史
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分析知识图谱中的因果关系，包括因果链构建、干预影响评估及反事实推理。
分析决策的因果链条
评估特定操作的干预影响
追溯事件的根本原因
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用于追踪和检查 Semantica 知识图谱的变更、差异及时间更新，评估新数据影响。支持计算快照间图差异和查看节点历史版本。
需要比较两个时间点知识图谱的差异
查询特定节点或关系的变更历史
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管理决策全生命周期，支持记录、自然语言查询、相似先例查找及影响分析。利用图数据库和混合搜索技术，实现决策追溯与洞察。
需要记录业务或AI决策及其上下文时
通过自然语言查询历史决策或寻找相似案例时
分析特定决策对后续结果的影响链路时
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用于在知识图谱中检测并处理重复实体、关系组及连接，支持模糊匹配与图相似度算法，提供去重建议。
清理知识图谱中的重复数据
合并相似实体或关系
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用于解释决策逻辑、规则及图谱分析结果，提供可追溯的因果上下文和人类可读的推理依据。支持通过ID查询具体决策因素或节点关联关系，增强系统透明度与可解释性。
用户询问特定决策背后的原因
需要查看图谱节点的连接关系和因果链
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将知识图谱数据导出为JSON、RDF、Parquet、GraphML等多种格式，支持过滤与可视化，用于数据分析及下游处理。
需要导出知识图谱数据
将图数据转换为特定格式
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执行语义提取全流程，包括命名实体识别、关系抽取、事件检测、共指解析及三元组提取，并验证质量。支持文件路径、内联文本或当前编辑器内容作为输入，输出结构化Markdown表格及统计摘要。
需要对文本进行深度语义分析
需要抽取实体、关系或事件信息
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将文件、数据库、API或流中的数据摄入到 Semantica 知识图谱，支持模式映射和实体链接。
需要将数据导入知识图谱
执行数据摄取操作
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管理语义网本体的定义、概念详情查询及验证。支持展示概念属性与关系，以及基于模式文件对知识图谱或数据进行校验并返回错误修正建议。
查询本体概念详情
验证知识图谱数据合规性
检查本体模式文件
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用于在知识图谱上定义、执行策略、访问控制及合规性检查。支持运行规则校验以获取合规状态与修复建议，以及列出可用策略规则和分类信息。
需要检查知识图谱的合规性
查询可用的策略规则列表
配置或验证访问控制规则
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用于追踪 Semantica 图中数据节点的血统、来源归属及审计轨迹。提供 trace 功能以追溯事实链和验证状态，以及 audit 功能以查看图变更的审计日志，支持按时间或执行者筛选。
需要追溯数据节点来源时
查询图谱变更记录或审计日志时
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通过SPARQL、Cypher及关键词搜索查询语义知识图谱，支持结构化图查询与实体检索。
需要执行SPARQL或Cypher查询
在知识图谱中搜索特定实体
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