Semantica

Semantica 是一个开源的 Python AI 上下文图与决策智能框架，主要面向 AI Agent、GraphRAG 和企业级 LLM 应用开发者。它解决普通向量检索或对话记忆难以表达实体关系、时间变化、因果链和决策依据的问题，为 AI 应用增加结构化上下文、可解释推理和完整审计记录。项目支持 Python 3.8+，采用 MIT 许可证，可免费使用。

开发者可以通过 pip 安装 Semantica，创建上下文图并加入实体、关系、来源和决策记录，再将其接入 LangGraph、CrewAI、LlamaIndex、Claude Code 等 AI 工具。相比只负责流程编排或文档检索的框架，Semantica 更强调让 AI 的记忆、推理过程和最终决策能够被追踪、查询与复核。能力说明

核心功能

上下文图与结构化记忆：将实体、关系、属性和时间有效期保存为可查询的图结构，帮助 Agent 理解知识之间的关联，而不只是匹配相似文本。

决策追踪与因果推理：记录 AI 决策的输入、理由、结果和置信度，并追踪因果链、历史先例及后续影响，方便解释“为什么这样决定”。

知识图谱与 GraphRAG：从文档或业务数据构建知识图谱，支持路径查询、社区发现、中心性分析和链接预测，也可与向量数据库结合进行混合检索。

来源追踪与审计导出：为实体、关系和结论记录来源、页面及置信度，并支持以 W3C PROV-O、JSON-LD、CSV 等格式导出审计信息。

时间与规则推理：查询知识图谱在过去某个时间点的状态，结合规则引擎、Datalog、SPARQL 或政策检查，对合规和业务判断进行验证。

多框架与数据源接入：支持 LangGraph、CrewAI、LlamaIndex、AutoGen 等 Agent 框架，并可连接 Snowflake、Databricks、Neo4j、Qdrant、Pinecone 等数据与存储系统。

适合谁

• 需要为 AI Agent 增加长期记忆和结构化上下文的开发者。

• 正在构建 GraphRAG、知识图谱或企业搜索系统的团队。

• 需要解释 AI 决策过程、保留来源和审计记录的金融、医疗、法律等场景。

• 使用 LangGraph、CrewAI、LlamaIndex 等框架开发智能体应用的工程师。

使用方式

1. 在 Python 3.8+ 环境中执行 pip install semantica。

2. 创建 ContextGraph，添加实体、关系及其时间和来源信息。

3. 导入文档、数据库或企业数据，构建知识图谱和结构化上下文。

4. 使用决策记录、因果链、规则检查和历史查询分析 AI 的推理过程。

5. 将 Semantica 接入现有 Agent、向量数据库、MCP 服务或 REST 应用中。