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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等场景，支持实体关系处理与可解释性分析。
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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等场景，支持实体关系处理与可解释性分析。
涉及知识图谱、实体关系或语义提取的查询
需要上下文图分析、图拓扑或中心性计算的任务
要求决策智能、因果影响或结果可解释性的请求
涉及逻辑推理、SPARQL查询或规则推断的场景
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分析语义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，用于决策影响推断和根因追溯。
分析因果链条
评估干预措施的影响
进行反事实推理
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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/关系的历史记录。
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
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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、影响力分析及异常处理。利用图数据库和混合搜索技术，提供决策追踪与洞察仪表盘功能。
需要记录业务或AI决策及其上下文
查询历史决策或基于自然语言查找相关案例
分析特定决策对其他决策的影响路径
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用于知识图谱去重，通过模糊匹配和图相似度检测并合并重复实体、关系及分组。
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、规则推理及图分析结果，提供可追溯的因果背景和人类可读的理由。支持按ID查询决策因素或节点关联关系，适用于系统透明度与审计场景。
需要解释AI决策原因
查询图节点关联逻辑
审计推理过程
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将知识图谱数据导出为JSON、RDF、Parquet、GraphML等多种格式，支持过滤与路径指定，适用于数据分析、可视化及下游处理场景。
需要导出知识图谱数据
转换数据格式以便分析或可视化
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执行完整的语义提取流水线，包括命名实体识别、关系抽取、事件检测、指代消解和三元组提取，并返回结构化表格结果及验证警告。
用户需要对文件或文本进行语义信息抽取
用户需要获取实体、关系、事件或三元组数据
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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流程中的数据采集步骤
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管理本体模式、概念、关系及对齐，用于语义知识图谱的定义与验证。支持描述概念详情和基于模式的图数据校验，返回状态、错误及修正建议。
需要查看本体概念详细信息
验证知识图谱或模式是否符合本体定义
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用于定义和执行策略、访问控制及合规规则。支持对知识图谱运行合规检查并获取失败原因与修复建议，同时列出可用规则及其详细信息。
需要检查知识图谱中的合规性或策略执行情况
查询可用的策略规则和分类列表
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用于追踪数据血缘、来源归属及审计轨迹的 Skill。支持追溯节点来源链、作者和时间戳，以及查看图变更的审计日志，适用于数据治理和合规场景。
需要追溯数据或事实的来源链条时
需要审查或查询图谱变更记录的审计日志时
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提供基于语义知识图谱的查询能力，支持SPARQL、Cypher及关键词搜索模式，用于执行图查询和实体检索。
需要查询知识图谱中的节点或关系
使用SPARQL或Cypher语言进行结构化数据检索
通过关键词搜索知识图谱中的实体
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