Semantica
Semantica ist eine Open-Source, graph-native Kontext- und Entscheidungsintelligenz-Engine, die KI-Agenten strukturiertes Wissen, kausales Denken und durchgängige Nachvollziehbarkeit bietet. Sie verankert Ausgaben in einem abfragbaren Graphen und dokumentiert erklärbare, prüfbare Entscheidungen für den produktiven und regulierten Einsatz.
Überblick
Teams integrieren Unternehmensquellen, lösen Entitäten auf und vereinheitlichen Wissen in einem Live-Graphen. Zur Inferenzzeit fragen Agenten den Graphen ab, rufen verifizierten Kontext ab, wenden Regeln an und schreiben Entscheidungen mit Vertrauen und Herkunft. Ausgaben bleiben über Sitzungen, Pipelines und Deployments hinweg fundiert, nachvollziehbar und prüfbar.
So funktioniert Semantica
Semantica eignet sich für Engineering-Teams, die agentenbasierte Systeme, Datenplattformen oder Retrieval-Augmented Generation für regulierte Bereiche entwickeln. Energie-, Finanz-, Gesundheits-, Klima-, Rechts- und öffentliche Sektoren können Compliance-Anfragen mit Quellenangaben beantworten, modellgestützte Entscheidungen nachvollziehen und Positionen über die Zeit vergleichen. Es ist auch ideal für Startups, die prüfbaren, multi-agenten Kontext ohne Bindung an eine einzelne Datenbank benötigen.
- Vereint PDFs, Datenbanken und APIs in einem einzigen, abfragbaren Kontextgraphen.
- Dokumentiert jede KI-Entscheidung mit Eingaben, Ergebnissen, Vertrauen und expliziten kausalen Verknüpfungen.
- Verankert Generierung mit hybridem GraphRAG, das Vektorsuche und Graphdurchquerung kombiniert.
- Unterstützt RDF- und Property-Graphen mit SPARQL und Cypher über eine einzige API.
- Bietet Regel-Engines, Ontologien und zeitliche Abfragen mit exportierbarer W3C PROV-O-Herkunft.
Highlights
Für wen es gedacht ist
Installieren Sie es über pip, initialisieren Sie einen ContextGraph und beginnen Sie mit der Integration von Quellen inklusive Entitätenauflösung und Nachverfolgung der Herkunft. Nutzen Sie die Python-API für Pipelines oder rufen Sie die REST-API und den MCP-Server von IDE-Agenten aus auf. Wählen Sie ein Backend – Neo4j, FalkorDB oder RDF-Triple-Stores – und wechseln Sie später ohne Codeänderungen. Integrieren Sie FAISS, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus oder PgVector für hybride Suche. Der Knowledge Explorer unterstützt visuelle Inspektion, Zeitleistensteuerung und Audit-Trails vor dem Deployment in Ihrem VPC oder On-Premises.
Jede Antwort sollte nachvollziehbar sein; Semantica macht die Daten und das Denken des Systems erstklassig.
Erste Schritte
Semanticas Stärke liegt in Klarheit: strukturierter Kontext, deterministisches Schließen und nachweisbare Herkunft über jedes Agenten-Framework hinweg. Es ist von Anfang an offen, austauschbar und prüfbar – keine proprietären Formate oder geschlossenen Pipelines – und bildet so eine verlässliche Basis für erklärbare KI auf Unternehmensniveau.
Öffne das Tool und prüfe die zentrale Produkterfahrung.
Erstelle ein Konto oder greife auf deinen bestehenden Workspace zu.
Nutze eine eigene Aufgabe, um Geschwindigkeit, Qualität und Passung zu bewerten.
Prüfe ähnliche KI-Tools, bevor du eine endgültige Entscheidung triffst.
Semantica
Semantica ist ein Open-Source-Projekt, das sich auf graph-native KI-Infrastruktur konzentriert. Das Team entwickelt erklärbaren Kontext, Entscheidungsnachvollziehbarkeit und Governance für produktive Systeme, mit Fokus auf regulierte Branchen und Entwicklerfreundlichkeit. Community-getrieben, MIT-lizenziert und für den Betrieb auf Ihrer eigenen Infrastruktur konzipiert.
Semantica ist eine Glasbox-Alternative zu Blackbox-KI. Es verarbeitet Dokumente, Datenbanken und APIs, löst Entitäten auf und erstellt einen Live-Kontextgraphen, der über Agenten und Sitzungen hinweg geteilt wird. Entscheidungen sind erstklassige Objekte mit Eingaben, Ergebnissen, Vertrauen und Herkunft. Die Nachvollziehbarkeit entspricht dem W3C PROV-O-Standard, sodass jede Antwort zitierbar und exportierbar ist. Die Engine unterstützt regelbasiertes Schließen (Forward Chaining, Rete, Datalog), zeitliche Abfragen, Ontologiemanagement (OWL, SHACL) und hybride Suche, die Vektorsuche mit Graphdurchquerung kombiniert. Polyglotte Speicherung ermöglicht Teams den Wechsel zwischen RDF-Triple-Stores und beschrifteten Property-Graphen wie Neo4j oder FalkorDB über eine einzige API. Betreiben Sie es in Ihrem VPC oder On-Premises, integrieren Sie es über Python, REST oder MCP und behalten Sie die volle Kontrolle über Daten und Infrastruktur.
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