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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、本体建模及数据导出等任务。
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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、本体建模及数据导出等任务。
涉及知识图谱实体关系抽取
需要进行图拓扑或中心性分析
需要决策智能与因果推理
要求解释性或可追溯性审计
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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。
需要分析决策的因果链条和影响范围
进行假设性干预的效果模拟
追溯事件的根本原因或历史因果路径
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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看节点/关系的历史修订记录。
需要对比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、查询、查找先例、分析影响及洞察展示。
需要记录业务决策及其上下文时
查询历史决策或查找相似先例时
分析特定决策对其他决策的影响时
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用于在知识图谱中检测并处理实体、关系及分组的重复项。通过模糊匹配和图相似度算法识别重复数据，提供分组建议与边缘标准化清理方案。
需要清理知识图谱中的重复实体
检测并合并重复的关系边
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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。
用户询问某个决策背后的原因
需要解释图中节点间的关系和连接依据
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将语义知识图谱数据导出为JSON、RDF、Parquet、CSV等多种格式，支持过滤与路径指定，适用于数据分析、可视化及下游处理场景。
需要将知识图谱数据导出为特定格式
请求进行数据序列化或分析准备
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执行完整的语义提取流水线，对文件或文本进行命名实体识别、关系抽取、事件检测、共指解析及三元组提取，并输出带置信度的Markdown表格结果。
需要提取文本中的实体和关系
运行语义分析流水线
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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。
需要将结构化数据导入知识图谱
从本地文件或数据库源获取并映射数据
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管理语义知识图谱的本体模式、概念及关系。支持描述本体概念详情，以及基于本体验证图或架构的合规性，提供错误和修正建议。
需要查看本体概念详细信息
验证知识图谱或架构是否符合本体定义
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用于在 Semantica 知识图谱上定义、执行策略、访问控制和合规性检查。支持运行合规性验证并获取失败规则及修复建议，也可列出可用策略规则及其分类详情。
需要检查知识图谱中的合规性或策略违规情况
查询当前可用的策略规则列表或分类
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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证据断言。支持节点溯源和变更审计日志查询，用于保障数据可信度与合规性。
需要追溯数据来源或血缘关系
查询图谱变更的审计日志
验证数据事实的作者和时间戳
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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。
需要执行图数据库查询
使用SPARQL或Cypher语法检索数据
基于关键词搜索知识图谱实体
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