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semantica-agi/semantica
GitHub提供知识图谱全栈能力，涵盖语义提取、图分析、决策智能、可解释性、推理、溯源、本体建模及数据导出等场景。
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Skills in Collection (13)
提供知识图谱全栈能力，涵盖语义提取、图分析、决策智能、可解释性、推理、溯源、本体建模及数据导出等场景。
涉及知识图谱、实体关系或语义提取的查询
需要进行上下文图分析、拓扑结构或中心性计算
要求生成决策智能报告或因果影响分析
需要解释图结果的可解释性或推理依据
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用于分析语义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。
需要分析决策或事件的因果链条
评估特定干预措施的影响范围
追溯事件的根本原因或进行反事实分析
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用于追踪语义图随时间变化及本体版本差异的工具。支持通过时间戳获取图快照、查询节点历史溯源，以及对比和管理本体版本间的变更。
查询特定时间的知识图谱状态
对比两个本体版本的差异
追踪节点的修改历史
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管理决策全生命周期，支持记录、多跳查询、先例检索及影响力分析。
需要记录业务决策及其上下文时
通过自然语言查询历史决策或查找相似先例时
分析特定决策对其他实体的影响路径时
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用于在知识图谱中检测并处理重复实体、分组及关系，支持模糊匹配与相似度阈值配置，提供合并建议以清理数据冗余。
需要清理知识图谱中的重复实体
检测并规范化重复的关系边
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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理由。支持通过ID查询决策因素或节点关系链，帮助理解系统行为依据。
需要解释特定决策的生成原因
需要分析图结构中节点的连接关系
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将知识图谱数据导出为JSON、RDF、Parquet、GraphML等多种格式，支持过滤和路径输出，适用于数据分析、可视化及下游处理。
需要将知识图谱转换为特定文件格式
导出数据用于分析或可视化
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执行语义提取全流程，包括NER、关系抽取、事件检测、共指解析及三元组提取。支持文件路径或内联文本输入，自动清除缓存并验证结果质量，最终以Markdown表格形式返回结构化数据及警告信息。
需要对文件或文本进行实体和关系抽取
需要运行完整的语义分析流水线
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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。
需要导入外部数据到知识图谱
执行ETL或数据集成任务
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用于管理本体模式、概念、对齐及SHACL/OWL验证的技能，支持从文本或数据构建本体、一致性检查和质量评估。
本体定义和验证
SKOS概念列表查询
本体一致性检查
从文本生成本体
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用于在Semantica图中定义、执行和审查决策策略及合规规则。支持简单路径检查与基于版本控制的完整策略管理，包括例外记录和影响分析。
需要验证决策是否符合预设合规规则
需要管理或更新版本化的决策策略
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追踪数据血缘、来源归属及审计轨迹，支持W3C PROV-O导出。提供溯源查询、源分析、审计日志、格式导出、失效标记及完整性检查功能，用于构建可信赖的数据治理体系。
需要追溯数据实体来源或完整血缘路径时
生成合规性审计日志或W3C标准格式报告时
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提供对语义知识图谱的查询能力，支持内存ContextGraph搜索、RDF三元组库SPARQL查询及LPG后端Cypher查询，涵盖基础检索与高级优化。
需要搜索或查询知识图谱数据
执行SPARQL或Cypher查询语句
分析图数据库中的节点和关系
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