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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、推理验证及数据导出等。
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Skills in Collection (13)
提供知识图谱全栈能力，涵盖语义提取、上下文分析、决策智能、推理验证及数据导出等。
涉及知识图谱、实体关系或语义提取的问题
需要上下文图分析、拓扑结构或中心性计算
请求决策智能、因果影响或结果解释性
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分析语义知识图谱中的因果关系，支持因果链构建、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
需要评估特定干预措施对下游决策的影响
需要追溯事件的根因或进行反事实分析
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用于追踪和检查语义知识图谱的变更、差异及时间更新，评估新数据影响。支持计算快照间差异及查看节点历史版本。
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记录
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管理决策全生命周期，支持记录、自然语言查询、查找类似先例、分析影响力及洞察展示。利用图数据库和向量搜索实现多跳推理与混合检索，辅助AI代理进行上下文感知的决策追踪与分析。
需要记录或追踪某个业务决策及其上下文时
通过自然语言查询历史决策或寻找相似案例时
分析特定决策对其他决策的影响路径时
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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、关系及组的重复项，并提供合并建议。
需要清理知识图谱中的重复数据
检测并合并相似的实体或关系
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用于解释决策逻辑、规则及图分析结果，提供可追溯性、因果背景和人类可读的推理依据。支持按ID解释决策因素或节点连接关系，返回置信度、证据链和建议步骤。
用户询问特定决策的生成原因
需要解释知识图谱中节点的关联逻辑
审查AI模型的推理过程以获取透明度
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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，支持数据分析与可视化场景。
需要导出知识图谱数据
生成不同格式的图谱文件
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运行语义提取全流程，对文件或文本执行NER、关系、事件、指代消解及三元组抽取，并输出带置信度的Markdown表格结果。
用户请求进行实体或关系信息抽取
需要对文本进行结构化数据解析
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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，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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管理 Semantica 知识图谱的本体模式、概念、关系及对齐。提供描述本体概念详情和验证图或模式是否符合本体定义的功能，支持返回验证状态、错误及修正建议。
需要查看本体概念详细信息
需要验证知识图谱或模式是否符合本体定义
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用于在知识图谱上定义、执行策略、访问控制和合规规则。支持检查合规状态、列出可用规则及提供修复建议，适用于安全治理与数据合规场景。
需要检查知识图谱的合规性
查询可用的策略规则列表
定义或强制执行访问控制规则
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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。
需要追溯数据或节点的来源和历史
查询图数据的审计日志和变更事件
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通过 SPARQL、Cypher 及关键词搜索查询 Semantica 知识图谱，支持结构化模式匹配与实体检索。
需要查询知识图谱中的数据
使用 SPARQL 或 Cypher 执行图查询
按关键词搜索图谱实体
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