克隆仓库与安装

按照README中的Quick Start，克隆GitHub仓库并使用`pip install semantica`安装核心库。

建议使用Python虚拟环境（如venv或conda）来隔离项目依赖，避免包冲突。

验证安装与运行示例

运行`semantica --version`验证安装。仔细阅读README中的代码示例，尝试运行一个最简单的命令，感受基本工作流。

如果遇到问题，首先检查Python版本和依赖是否正确安装。

浏览项目结构与文档

快速浏览项目目录结构，特别是`docs`文件夹和README中链接的官方文档站点，对项目模块有一个整体印象。

理解核心价值与架构

精读README中的“Why Semantica”、“What Semantica Gives You”和“Architecture”部分。理解上下文图（Context Graph）、决策智能（Decision Intelligence）、溯源（Provenance）和确定性推理（Deterministic Reasoning）等关键概念。

将Semantica与向量数据库+RAG方案进行对比，思考它在可审计性、冲突检测等方面的优势。

学习关键术语

熟悉标签中的术语，如`knowledge-graph`, `ontology`, `provenance`, `explainable-ai`。理解它们在项目上下文中的含义。

探索官方文档

访问项目文档网站，快速浏览“Quick Start”、“Module Reference”和“Recipe: Audit Trail”等入门章节，了解API的大致面貌。

此阶段目标是建立知识框架，不必深究每个细节。

运行第一个端到端示例

根据文档或示例代码，从一份简单的文本或文档（如README.md本身）开始，完成数据摄入（Ingest）、解析、知识提取、图谱构建的完整流程。

仔细观察每一步的输出，理解数据是如何从原始文本变成图谱中的节点和边的。

探索与查询图谱

使用提供的CLI工具或API，对构建好的知识图谱进行简单的查询（例如SPARQL或Cypher），查看提取出的实体和关系。

尝试使用项目内置的浏览器工作台（如果提供）来可视化图谱，这比纯命令行更直观。

体验溯源与审计功能

按照“Recipe: Audit Trail”的指引，为图谱中的某个事实（Fact）查看其完整的来源记录（W3C PROV-O），理解“决策可追溯”的具体实现。

尝试不同的图存储后端

了解Semantica的“Polyglot Graph Storage”特性。尝试配置并使用项目支持的其中一个图数据库（如内置的Oxigraph或流行的Neo4j）作为存储后端。

这有助于理解项目的可扩展性和供应商无锁定设计。先从配置最简单的内置或嵌入式选项开始。

接入一个真实（但简单）的数据源

尝试从一个CSV文件、一个网页或一个简单的数据库表中摄入数据，构建一个小的知识图谱。感受多源数据处理的能力。

数据源尽量简单、结构化，避免一开始就处理过于复杂的非结构化数据。

了解与现有AI栈的集成

阅读文档中关于“Drop-in Integrations”的部分，了解Semantica如何与现有的LLM、向量数据库或智能体框架（如Agno）协同工作，而不取代它们。