Infraestrutura Python que transforma dados corporativos em uma camada de contexto baseada em grafos, com ontologias, raciocínio, proveniência e trilhas de auditoria de decisões para sistemas de IA.
Semantica é uma biblioteca Python para criar grafos de conhecimento e Context Graphs que ficam abaixo de um LLM, vector store ou framework de agentes. Ela ingere dados de arquivos, bancos de dados e plataformas corporativas como Databricks, Snowflake e SAP, extrai entidades, relações e eventos, resolve conflitos e duplicatas e armazena o resultado em um grafo consultável. Ontologias (OWL, SHACL, SKOS) definem o significado das entidades, não apenas como elas são representadas em embeddings.
O projeto tem como foco a explicabilidade no nível do sistema. As decisões são armazenadas como nós de primeira classe no grafo, com vínculos causais, busca por precedentes e análise de impacto. A proveniência é rastreada com W3C PROV-O, e os resultados podem ser exportados para RDF, OWL, JSON, CSV, Parquet ou Cypher. O raciocínio usa encadeamento para frente, uma rede Rete, Datalog e SPARQL. Como o pipeline principal é determinístico, um LLM é opcional, não obrigatório.
O armazenamento pode ser conectado a diferentes backends, incluindo repositórios RDF (Oxigraph, Jena, RDF4J), grafos de propriedades (Neo4j, FalkorDB, Neptune) e vários backends de vector store. O projeto também oferece CLI, REST API, servidor MCP e integrações com Agno, CrewAI e LangChain.
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semantica doctorResumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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