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semantica-agi/semantica
项目介绍
用于上下文和负责任的人工智能系统的图本机基础设施
Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
智能解读
Semantica 是一个开源的图原生基础设施，专为构建负责任、可解释的人工智能系统而设计。它解决了传统AI代理在决策过程中缺乏可追溯性和可审计性的关键问题。通过整合企业数据、提取关键信息并构建上下文图和知识图谱，该平台支持全面的图分析和因果推理，确保所有决策过程都有完整的来源记录。其核心价值在于为高风险、受监管的领域（如金融信贷审批）提供确定性推理基础，使AI系统的决策能够经受监管审查。平台支持多种图存储技术（包括RDF和标记属性图），遵循W3C标准，具有完全的可自托管性、可审计性和零供应商锁定特性，为开发者提供了构建透明、可信AI系统的基础工具。
原始标签
智能标签
使用场景
Semantica最适合需要构建可审计、可解释AI系统的高风险受监管领域，通过知识图谱和溯源技术解决AI决策透明度问题。
金融信贷AI合规审计
AI信贷审批系统是黑盒，无法向监管机构解释拒绝贷款的具体原因和决策依据。
使用Semantica构建信贷决策的知识图谱和上下文图，记录每个决策节点的数据来源、推理逻辑和因果关系，生成可审计的决策溯源报告。
银行部署AI信贷审批系统后，监管要求解释为什么拒绝了某客户的贷款申请。系统可追溯显示：申请收入证明与银行流水矛盾（数据源：税务系统、银行系统），且信用评分低于阈值（推理规则：评分模型权重），最终给出符合监管要求的解释。
企业数据知识图谱构建
企业数据分散在多个数据库和文档中，LLM无法理解结构化业务上下文，导致AI代理回答不准确。
通过Semantica从企业数据库、文档、API中提取实体关系，构建统一的上下文图和知识图谱，为AI代理提供可查询的结构化业务知识。
制造企业将ERP系统中的产品数据、供应链数据和客户反馈数据导入Semantica，构建产品知识图谱。当用户询问“哪些零部件供应商影响了产品A的质量？”时，AI代理能基于图谱进行精确溯源分析。
AI代理决策溯源追踪
AI代理做出决策后，无法回溯具体使用了哪些数据片段和推理步骤，难以调试和改进。
Semantica为每个AI决策自动记录完整的数据溯源链（provenance）：原始数据来源、处理步骤、推理逻辑，支持按决策ID查询完整决策上下文。
医疗AI诊断代理建议某种治疗方案，医生需要了解该建议基于哪些医学文献、患者历史数据和诊断规则。通过Semantica的溯源功能，可查看决策路径：患者症状（来源：电子病历）、匹配的临床指南（来源：医学知识库）、类似病例统计（来源：研究数据）。
LLM增强的因果推理
LLM擅长语言生成但缺乏基于数据的因果推理能力，无法处理需要逻辑验证的高风险决策。
将Semantica作为LLM的底层推理引擎，LLM生成文本后由Semantica基于知识图谱进行因果验证和逻辑检查，确保决策的确定性和可靠性。
法律AI助手需要评估合同条款的风险。LLM生成初步分析后，Semantica基于法律知识图谱验证条款间的因果关系（如“违约触发条款”与“赔偿机制”的关联），标记逻辑矛盾并提供修正建议。
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