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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、溯源及导出等流程，用于构建和解析结构化语义数据。
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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、溯源及导出等流程，用于构建和解析结构化语义数据。
用户询问关于知识图谱、实体关系或语义提取的问题
需要进行上下文图分析、拓扑结构或中心性计算
涉及决策智能、因果影响或结果解释性需求
需要执行逻辑推理（如SPARQL）或本体建模
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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。支持追溯根因、计算因果影响力分数及时间维度的因果路径，辅助决策分析与影响推断。
需要分析决策间的因果依赖关系
评估特定干预措施对下游决策的影响
追溯事件的根本原因或进行反事实推演
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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。支持计算快照间差异和查询节点历史版本。
需要对比知识图谱不同时间点的状态
查看特定节点或关系的修改历史
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管理决策全生命周期，支持记录、自然语言查询、先例检索及影响分析。利用图数据库和向量搜索实现多跳推理与因果链分析，提供洞察仪表盘以辅助智能体进行上下文感知的决策制定。
需要记录或追踪AI/人工决策及其上下文时
查询历史决策、查找相似先例或分析决策影响时
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用于在知识图谱中检测并消除实体、关系及分组重复项。支持模糊匹配与图相似度算法，提供去重策略、阈值配置及合并建议，确保数据一致性。
需要清理知识图谱中的重复数据
执行实体或关系的去重操作
进行数据质量检查与标准化
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用于解释决策逻辑、规则及图分析结果，提供可追溯的因果上下文和人类可读的理由。支持对特定决策ID或图节点进行详细归因分析，输出决策因素、置信度及因果链。
需要解释某个决策背后的原因
查询图结构中节点的连接关系与因果链条
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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，支持过滤与路径指定。
需要导出知识图谱数据
生成不同格式的图数据文件
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执行语义提取流水线，对文件或文本进行命名实体识别、关系抽取、事件检测、指代消解和三元组抽取，并返回结构化结果与验证警告。
需要对文档或文本进行深度语义信息抽取
需要获取实体、关系、事件及三元组等结构化数据
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用于将文件、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。
需要导入外部数据到知识图谱
执行数据源连接与解析
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用于管理 Semantica 知识图谱的本体模式、概念、关系及对齐。支持查看概念详情和验证图/模式是否符合本体定义，提供错误修正建议。
查询本体概念详细信息
验证知识图谱或 Schema 是否符合本体规范
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用于定义和执行基于知识图谱的策略、访问控制及合规规则。支持运行策略检查以获取合规状态和修复建议，以及列出可用的策略规则和类别，帮助管理系统的安全与合规性。
需要检查知识图谱中的策略合规性
查询或列出当前的策略规则
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追踪数据血缘、来源归属、审计轨迹及语义图谱中的来源断言。提供节点溯源和变更审计日志功能，用于验证数据来源和合规性。
需要追溯数据或节点的来源和历史
查看图谱变更的审计日志
检查数据可信度或作者信息
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提供对语义知识图谱的查询能力，支持SPARQL、Cypher及关键词搜索模式，用于获取节点关系和实体信息。
需要查询知识图谱中的实体或关系
使用SPARQL或Cypher语法执行图查询
通过关键词搜索知识图谱中的实体
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