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semantica-agi/semantica
GitHub提供知识图谱全栈能力，涵盖上下文分析、决策智能、语义提取、推理、溯源、本体建模及多格式导出。
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Skills in Collection (13)
提供知识图谱全栈能力，涵盖上下文分析、决策智能、语义提取、推理、溯源、本体建模及多格式导出。
涉及知识图谱、实体关系或语义提取
需要上下文图分析、图拓扑或中心性计算
请求决策智能、因果影响或结果解释性
要求逻辑推理（如SPARQL）或本体验证
需要数据摄入、去重或图谱导出
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用于在 Semantica 知识图谱中分析因果关系，包括因果链构建、干预影响评估及反事实推理。支持追溯根因、计算因果影响力得分及模拟决策变更后果。
需要分析决策间的因果依赖关系
评估特定操作或干预对下游决策的影响
进行反事实推演以追溯历史事件的根因
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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。支持计算快照间的图差异及查看节点历史修订记录。
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、多跳查询、先例检索、影响力分析及异常处理。利用图数据库和向量搜索实现自然语言交互与洞察。
需要记录或查询业务/系统决策
查找相似历史决策作为参考
分析决策间的因果影响关系
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用于知识图谱去重，通过模糊匹配和图相似度检测重复实体、关系及分组，提供合并建议。
清理知识图谱中的重复数据
检测并合并相似的实体或关系
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用于解释决策逻辑、规则推理及图分析结果，提供可追溯性、因果上下文和人类可读的理由。支持针对特定决策ID或图节点生成包含因素、置信度及因果链的详细解释。
用户询问某个决策的成因或依据
需要解释图结构中节点间的连接关系
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用于将知识图谱数据导出为JSON、RDF、Parquet、GraphML等多种格式，支持过滤与可视化输出。
需要将知识图谱数据转换为特定格式文件
进行图数据的持久化或下游分析预处理
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执行完整语义提取流水线，包括NER、关系抽取、事件检测、指代消解和三元组抽取。支持文件路径或内联文本输入，自动清理缓存并返回带置信度的Markdown表格结果及验证警告。
需要对文本进行命名实体识别
需要抽取实体间的关系或事件
需要将非结构化文本转化为结构化知识图谱数据
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将文件、数据库、API或流中的数据摄入到 Semantica 知识图谱中，支持模式映射和实体链接。
需要导入结构化数据到知识图谱
从文件或数据库迁移数据
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管理语义知识图谱的本体定义、概念详情及模式验证。支持描述本体概念属性和关系，以及校验图数据或Schema是否符合本体规范，提供错误反馈与修正建议。
查看本体概念详细信息
验证知识图谱或Schema的一致性
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用于定义和强制执行策略、访问控制及合规规则，支持对知识图谱进行策略检查、列出可用规则并输出合规状态与修复建议。
需要检查知识图谱中的策略合规性
查询或管理可用的策略规则列表
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用于追踪数据血缘、来源归属及审计轨迹的技能。支持追溯节点事实的来源链、作者和时间戳，以及查看图结构变更的审计日志，适用于数据治理和合规性检查场景。
查询数据或节点的来源与血缘关系
审计图数据的变更历史和操作记录
npx skills add semantica-agi/semantica --skill provenance -g -y
提供基于知识图谱的查询能力，支持SPARQL、Cypher及关键词搜索，用于检索图实体、节点关系及路径摘要。
执行SPARQL查询
执行Cypher查询
按关键词搜索图实体
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