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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。适用于实体关系抽取、图拓扑分析、因果推断、可解释性分析及合规审计等场景。
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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。适用于实体关系抽取、图拓扑分析、因果推断、可解释性分析及合规审计等场景。
需要提取文本中的实体和关系
进行知识图谱或上下文图分析
涉及决策智能或因果推理
要求解释图结果的可信度
执行SPARQL或规则推理
追踪数据血缘或变更历史
构建或验证本体模式
将图数据导出为JSON或RDF
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用于分析 Semantica 知识图谱中的因果关系，支持构建因果链、评估干预影响及进行反事实推理，辅助决策影响分析。
分析决策的因果链条和上下游影响
模拟干预措施对决策的影响
追溯事件的根因或进行反事实分析
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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（diff）以及查看节点或关系的变更历史（history），辅助理解数据演化过程。
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记录
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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。基于图数据库和向量搜索，提供自然语言交互与因果链分析能力。
需要记录或追踪业务决策及其上下文时
通过自然语言查询历史决策或相似案例时
分析特定决策对其他实体的影响力时
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用于在知识图谱中检测并清理重复实体、分组及关系，支持模糊匹配与图相似度算法。
需要清理知识图谱中的重复数据
检测实体或关系的相似性以进行合并
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用于解释决策逻辑、规则推理及图谱分析结果，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或图节点生成详细解释，包括因素、置信度及建议步骤。
需要解释AI决策原因时
查询图谱节点关联关系时
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将知识图谱数据导出为JSON、RDF、Parquet、GraphML等多种格式，支持过滤和路径指定，便于数据分析、可视化及下游处理。
需要将知识图谱数据导出为特定格式
准备用于数据分析或可视化的图形数据
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执行完整语义提取流程，包括命名实体识别、关系抽取、事件检测、指代消解及三元组提取。支持文件路径或内联文本输入，自动清理缓存并验证质量，最终以Markdown表格形式返回结构化结果与警告信息。
需要解析文本中的实体、关系和事件
调用 /semantica:extract 命令进行数据提取
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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。
需要从多种数据源导入数据到知识图谱
执行数据清洗、映射并入库操作
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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，支持查询属性关系和校验数据一致性。
查看本体概念细节
验证图或模式是否符合本体规范
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用于定义和执行基于知识图谱的策略、访问控制及合规性检查。提供策略验证与规则列表功能，确保系统符合预设的安全与合规要求。
需要进行合规性检查
查询可用策略规则
验证访问控制权限
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用于追踪数据血缘、来源归属及审计轨迹，支持节点溯源和变更日志查看。
查询数据节点来源
查看图结构变更审计日志
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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，返回绑定结果、路径摘要或相关匹配项。
需要执行图数据库查询
使用SPARQL或Cypher语法检索数据
按关键词搜索知识图谱实体
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