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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、本体建模及数据导出等。
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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、本体建模及数据导出等。
用户询问知识图谱或实体关系
需要上下文图分析或拓扑计算
涉及决策智能或因果推理
要求结果可解释性或溯源
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分析知识图谱中的因果关系，包括因果链、干预影响、反事实推理及因果影响力评分。用于推断决策影响和追溯根本原因。
需要分析因果链条或决策上游/下游影响
评估特定干预措施对决策的影响范围
进行反事实推理以追溯历史根本原因
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用于追踪语义图随时间的变化及本体版本差异。支持按时间点查询图状态、节点历史审计，以及本体版本的创建、列表、对比和迁移操作，辅助进行数据变更管理与溯源分析。
查询特定时间点的知识图谱快照
对比不同本体版本间的差异
查看特定节点的修改历史记录
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管理决策全生命周期，支持记录、查询、查找先例、影响分析及异常处理。利用图数据库和向量搜索实现自然语言查询与因果推理，辅助AI代理进行数据驱动的决策制定。
需要记录或追溯业务决策
查询历史决策及其依据
分析决策间的因果影响
寻找相似场景的先例
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用于知识图谱去重，通过模糊匹配、模式启发和图相似度检测实体与关系重复项，支持按阈值分组及合并建议。
清理知识图谱中的重复数据
检测并合并相似实体或关系
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用于解释决策逻辑、规则推理及图分析结果，提供可追溯的因果上下文和人类可读的解释。支持按ID查询决策因子、置信度及图节点关联关系。
用户询问特定决策的原因或依据
需要解析图结构中节点的连接关系与因果链
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将语义网图谱数据导出为JSON、RDF、Parquet、GraphML等多种格式，支持过滤与路径指定，用于知识存储、分析与可视化。
需要导出知识图谱数据
将图结构转换为标准文件格式
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执行完整语义提取流水线，对文件或文本进行命名实体识别、关系抽取、事件检测、共指消解及三元组提取，并输出带置信度的Markdown表格结果与验证警告。
需要分析文本中的实体和关系
运行语义理解或知识图谱构建任务
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用于将文件、数据库、API或流数据摄入到 Semantica 知识图谱中，支持模式映射和实体链接。
从本地文件导入结构化数据
从数据库查询并导入数据
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用于管理本体模式、概念、对齐及SHACL/OWL验证，支持从文本或数据生成本体、一致性检查、质量评估及导出。
需要创建或修改知识图谱本体定义时
验证本体一致性或实例数据合规性时
从非结构化文本或结构化数据生成本体时
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用于定义和执行决策策略、合规规则及异常处理。支持基于内置规则的简单检查，以及通过PolicyEngine进行版本化策略管理、合规性校验、历史追踪和影响分析，确保决策符合治理要求。
需要验证决策是否符合合规规则
管理或更新版本化的业务策略
检查决策的合规状态并获取违规详情
记录策略例外情况
分析策略变更对过往决策的影响
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提供数据溯源、来源归因、审计追踪及W3C PROV-O导出功能。支持查询实体谱系、历史版本、审计日志，并可验证数据完整性或标记失效，适用于合规与可追溯性场景。
需要追溯数据血缘关系
生成审计追踪报告
导出符合W3C标准的数据源证明
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提供图数据库查询能力，支持内存上下文搜索、RDF三元组存储的SPARQL查询及LPG后端的Cypher查询，用于检索知识图谱数据。
需要查询知识图谱中的实体或关系
执行SPARQL或Cypher查询语句
在内存上下文中进行关键词搜索
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