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semantica-agi/semantica

面向 AI 系统的 Python 图原生上下文基础设施，提供知识图谱、本体、推理与决策溯源。

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这是什么？

Semantica 是一个 Python 库，用于构建知识图谱和上下文图谱，位于 LLM、向量数据库或智能体框架之下。它可以从文件、数据库以及 Databricks、Snowflake、SAP 等企业数据平台摄取数据，抽取实体、关系和事件，处理冲突与重复实体，并将结果存为可查询的图。本体（OWL、SHACL、SKOS）用于明确实体的业务含义，而不只是其向量表示。

项目强调系统层面的可解释性。决策以一等图节点存储，支持因果链追溯、相似先例检索和影响分析；数据来源按 W3C PROV-O 记录，结果可导出为 RDF、OWL、JSON、CSV、Parquet 或 Cypher。推理部分包括前向链、Rete 网络、Datalog 和 SPARQL，核心流程是确定性的，LLM 为可选项。

存储层可在 RDF 三元组库（Oxigraph、Jena、RDF4J）与属性图（Neo4j、FalkorDB、Neptune）之间切换，并支持多种向量数据库后端。项目还提供命令行工具、REST API、MCP 服务，以及与 Agno、CrewAI、LangChain 的集成。

核心功能

  • 01从文件、数据库及企业数据平台构建知识图谱
  • 02从文本中抽取命名实体、关系、事件和三元组
  • 03将 AI 决策记录为带因果链的图节点，并支持先例检索
  • 04基于 W3C PROV-O 记录溯源，可导出为 RDF、OWL、JSON、CSV
  • 05提供前向链、Rete、Datalog、SPARQL 等确定性推理
  • 06可在 RDF 与属性图存储后端之间自由切换

适用场景

  • 将已存于数据湖仓或数据仓库中的数据构建为受治理的知识图谱
  • 为受监管行业的 AI 智能体增加可审计的决策记录与解释
  • 跨多个数据源合并重复实体并处理冲突事实
  • 作为 GraphRAG 流程中可自托管的图层

快速上手

  1. 1

    从 PyPI 安装软件包

    pip install semantica
  2. 2

    验证安装是否成功

    semantica doctor

使用前须知

  • 文档和工具覆盖面很广，README 涉及大量模块，掌握核心范围需要一定时间。
  • 许多高级功能（外部图数据库后端、LLM 提供商、企业数据连接器）需要在基础安装之外额外配置。

标签

#knowledge-graph#llm#ontology#graph-rag#provenance#reasoning#agent-memory#python#ai#ai-governance

常见问题

semantica 是什么？
面向 AI 系统的 Python 图原生上下文基础设施，提供知识图谱、本体、推理与决策溯源。 Semantica 是一个 Python 库，用于构建知识图谱和上下文图谱，位于 LLM、向量数据库或智能体框架之下。它可以从文件、数据库以及 Databricks、Snowflake、SAP 等企业数据平台摄取数据，抽取实体、关系和事件，处理冲突与重复实体，并将结果存为可查询的图。本体（OWL、SHACL、SKOS）用于明确实体的业务含义，而不只是其向量表示。
semantica 可以免费使用吗？用的什么许可证？
semantica 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
semantica 还在维护吗？
活跃维护中。semantica 最近一次提交是在 2026年10月19日。
semantica 适合用来做什么？
将已存于数据湖仓或数据仓库中的数据构建为受治理的知识图谱 为受监管行业的 AI 智能体增加可审计的决策记录与解释 跨多个数据源合并重复实体并处理冲突事实 作为 GraphRAG 流程中可自托管的图层
semantica 怎么安装和运行？
从 PyPI 安装软件包: pip install semantica 验证安装是否成功: semantica doctor
在哪里获取 semantica？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/semantica-agi/semantica

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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