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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、可解释性、本体建模及数据导出等流程。
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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、可解释性、本体建模及数据导出等流程。
用户询问知识图谱、实体关系或语义提取
任务涉及图拓扑分析、中心性或社区发现
需要决策智能、因果影响或结果可解释性
请求进行逻辑推理（如SPARQL）或溯源审计
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用于分析语义知识图谱中的因果关系，包括构建因果链、评估干预影响及进行反事实推理。
需要分析决策的因果链条
评估特定操作对下游的影响
追溯事件的根因或进行反事实假设
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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及查看节点历史版本信息。
需要对比知识图谱两个时间点的数据差异
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、先例检索及影响力分析。利用知识图谱与向量搜索实现多跳推理和洞察展示。
需要记录业务或AI决策及其上下文时
查询历史决策或查找相似先例时
分析某项决策对其他节点的影响时
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用于在知识图谱中检测并清理重复实体、关系组及边，支持模糊匹配与图相似度算法，提供合并建议。
需要清理知识图谱中的重复数据
执行实体或关系的去重操作
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用于解释决策逻辑和图分析结果，提供可追溯的因果上下文及人类可读的推理依据。支持按ID查询决策因素、规则轨迹或节点连接关系及其上下游因果链。
用户需要理解AI或系统做出的特定决策原因
用户希望查看知识图谱中节点间的关联及因果链条
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将知识图谱数据导出为JSON、RDF、Parquet、GraphML等多种格式，支持过滤和压缩，便于下游处理与可视化。
需要将图谱数据导出为特定格式
准备数据用于分析或可视化
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执行语义提取全流程，包括命名实体识别、关系抽取、事件检测、指代消解及三元组抽取。支持文件路径或内联文本输入，自动清理缓存并验证结果质量，最终返回包含警告信息的Markdown表格及摘要统计。
需要分析文本中的实体、关系和事件
从文件或代码中抽取结构化语义信息
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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
执行数据摄取和模式映射任务
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管理 Semantica 知识图谱的本体模式、概念、关系及对齐，支持描述本体详情和验证图或 schema 是否符合规范。
查询本体概念详情
验证知识图谱或 Schema 合规性
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用于在Semantica知识图谱上定义、执行策略、访问控制及合规规则检查。提供列出可用规则和运行合规性检查的功能，输出状态、失败规则及修复建议。
需要验证知识图谱中的实体是否符合特定策略或合规要求
查询当前可用的策略规则列表及其详细信息
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追踪Semantica图中的数据血缘、来源归属及审计轨迹，支持节点溯源和变更日志查看。
查询数据节点的血缘关系
查看图数据的审计日志
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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，返回绑定结果或排名匹配项。
需要查询知识图谱中的数据
执行SPARQL或Cypher查询
按关键词搜索图谱实体
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