Semantica 零配置实战一次跑通从散落文档到可查询知识图谱的完整链路【免费下载链接】semanticaGraph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sema/semanticaSemantica 是一套图原生的基础设施Graph-Native Infrastructure面向需要上下文与可问责能力的 AI 系统。这篇文章带你不用任何 LLM API Key把一堆原始文档一路喂成能交互、能持久化、能带溯源查询的知识图谱。整条链路只有一条数据流在走Ingest → Parse → Extract → Build → Visualize → Export装好、验好三条安装路径按需挑一条pip install semantica # 基础安装本文内容全部覆盖 pip install semantica[all] # 全量 extras向量库、LLM provider、可视化等 # 开发者模式git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sema/semantica 后 cd semantica pip install -e .[dev]装完跑一行验证python -c import semantica; print(semantica.__version__) # 0.7.0当前 0.7.0 把核心依赖瘦身为 22 个基础包重依赖全部拆进可选 extras再往前一版0.6.8则带来了 SLSA 密码学签名发布、FAISS/Qdrant/Weaviate/Milvus 的真实向量库枚举以及 Anthropic、Gemini、Ollama、DeepSeek、Novita 等 LLM provider 的一等封装细节可翻 CHANGELOG.md。 从一段文本到一张图数据进来文件侧的入口在semantica/ingest/。FileIngestor().ingest()既能收单个文件也能收目录目录默认递归.pdf、.docx、.html、.json、.csv、.xlsx、.parquet、.xml全都能吃内部按 扩展名 → MIME → 魔数 三级策略识别真实文件类型单文件默认 100MB 上限。解析侧的DocumentParser把文档统一成带full_text和metadata的结构化输出from semantica.ingest import FileIngestor from semantica.parse import DocumentParser sources FileIngestor().ingest(data/report.pdf) # 文件或目录皆可 parser DocumentParser() parsed parser.parse(sources[0].path) print(parsed[full_text][:200], parsed[metadata])遇到多栏、带表格图表的复杂版式 PDF换DoclingParser更稳它会把tables一并抽出来还能开 OCR 救扫描件pip install semantica[parse-docling]后DoclingParser(enable_ocrTrue)即可。语义出来数据到手真正的技术密度在这里。Semantica 给实体与关系抽取semantica/semantic_extract/留了两条路pattern 模式匹配零配置、零 Key开箱就能跑llm 抽取精度更高但需要后端 Key。NERExtractor的method可取pattern、regex、rules、mlspaCy默认、huggingface、llm还支持传方法列表组成回退链配合merge_strategyfallback/union/consensus与min_votes做多方法投票集成entity_types限定目标类型min_confidence默认 0.5。RelationExtractor的method则是pattern默认、regex、cooccurrence、dependency、huggingface、llmconfidence_threshold默认 0.6、max_distance默认 50 token内置founded_by、located_in、works_for、born_in等关系模板。from semantica.semantic_extract import NERExtractor, RelationExtractor text parsed[full_text] entities NERExtractor(methodpattern).extract(text) # 零配置零 Key rels RelationExtractor(methodpattern).extract(text, entitiesentities)# LLM 路径读环境变量 GROQ_API_KEYprovider/llm_model 换后端 ner NERExtractor(methodllm, providergroq, llm_modelllama-3.3-70b-versatile) entities ner.extract(text) rel RelationExtractor(methodllm, providergroq, llm_modelllama-3.3-70b-versatile) rels rel.extract(text, entitiesentities)LLM 路径还能传base_url对接 OpenAI 兼容网关如 Qwen、LLaMA 自建网关此时自动切 JSON 模式不用实现完整 function-calling 协议。图成型拿到实体和关系semantica/kg/里的GraphBuilder负责把它们焊成图。强烈建议开merge_entitiesTrue——Apple、Apple Inc.、AAPL 这类重复引用会被EntityResolverfuzzy/exact/ml-based策略消解成同一个节点跨文档汇聚时尤其省手动去重。图建好之后直接进浏览器看。KGVisualizer基于 Plotlylayout支持force、hierarchical、circular三种布局visualize_network可输出html/interactive/png/svg支持node_color_bytype按类型着色、highlight_path按跳数高亮路径缺 Plotly 时提示pip install semantica[viz]。导出侧在semantica/export/RDF 系turtle / json-ld / nt、Parquet可直喂 Spark、BigQuery、Databricks、ArangoDB AQL 都是一行调用另有 CSV、JSON、YAML、GraphML、OWL、Neo4j CSV、Arrow、LPGfrom semantica.kg import GraphBuilder from semantica.visualization import KGVisualizer from semantica.export import RDFExporter graph GraphBuilder(merge_entitiesTrue).build({entities: entities, relationships: rels}) print(fGraph: {len(graph[entities])} nodes, {len(graph[relationships])} edges) KGVisualizer(layoutforce).visualize_network(graph, outputhtml, file_pathgraph.html) RDFExporter().export(graph, file_pathgraph.ttl, formatturtle) # 另支持 json-ld/nt进阶场景速查最小闭环跑通后剩下的高频需求基本都能在这张表里对上号场景一句话说明核心类 / 方法代码片段时序图谱边带valid_from/valid_until定点查当时有效的关系TemporalGraphQuery.query_at_timetq TemporalGraphQuery(temporal_granularityday)r tq.query_at_time(kg, , at_time2020-06-15)Neo4j 持久化图谱图存进程外重启不丢生产落盘首选GraphStoreneo4j/falkordb/agestore GraphStore(backendneo4j, uribolt://localhost:7687, userneo4j, password...)GraphBuilder(merge_entitiesTrue, graph_storestore)W3C PROV-O 溯源记录每个实体从哪来、置信度多少可问责审计ProvenanceManagerprov ProvenanceManager()prov.track_entity(Apple Inc., report.pdf)prov.get_all_sources(Apple Inc.)决策智能上下文 决策留痕 相似先例检索防前后矛盾AgentContextcontext.record_decision(categorymodel_selection, ...)context.find_precedents(model selection, limit5)多源增量构图循环 ingest → extract最后统一 build 消解FileIngestorGraphBuilderfor src in FileIngestor().ingest(data/reports/):nbsp;nbsp;nbsp;text parser.parse(src.path)[full_text]nbsp;nbsp;nbsp;all_entities.extend(ner.extract(text))graph builder.build({entities: all_entities, relationships: all_rels})几点选型直觉数据里时间维度是业务核心高管任职、合同周期就开时序图会跨进程/跨天使用就上GraphStore纯内存 NetworkX 只适合脚本级要过合规审计就把ProvenanceManager挂进流水线各模块的*_provenance.py会自动接上AgentContext记得必传vector_storehybrid_alpha控制向量与图检索的权重默认 0.5 各占一半。 踩坑手册你大概率会撞上这几个症状抽不到任何实体日志里还有一串警告。原因基本是扫描件——PDF 里没有机器可读的文本层DocumentParser检测不到文本时会警告你。解法就是换带 OCR 的 DoclingParserfrom semantica.parse import DoclingParser # 先 pip install semantica[parse-docling] parsed DoclingParser(enable_ocrTrue).parse(path)症状大语料跑起来慢得像挂机。两手准备一是装 GPU extraspip install semantica[gpu]让 embedding 和 ML 推理走 CUDA二是别把整个语料一次读进内存用scan_directory只扫元信息逐文档流式处理并写持久化后端for info in FileIngestor().scan_directory(data/reports/, recursiveTrue): text parser.parse(info[path])[full_text] # 一次只载一个文档 entities ner.extract(text) rels rel.extract(text, entitiesentities) builder.build({entities: entities, relationships: rels}) # 直接落 Neo4j症状大图一加载就 OOM。默认后端是内存里的 NetworkX规模一大就顶不住。切持久化存储即可实现都在semantica/graph_store/from semantica.graph_store import FalkorDBStore store FalkorDBStore(hostlocalhost, port6379) builder GraphBuilder(merge_entitiesTrue, graph_storestore)症状企业网关环境下 NER 莫名回退到模式匹配。这是老版本的网关兼容问题v0.5.0 已修复pip install --upgrade semantica一把梭即可。接下来看什么核心概念知识图谱、本体与推理引擎的心智模型Semantica 的世界观模块总览每个模块的关键类与常用调用链速查手册API 参考所有模块、类与参数的完整文档Cookbook40 个真实数据集驱动的 Notebook从 入门篇 到时序图谱、Datalog 推理等进阶专题Pipeline 指南把摄取、抽取、构图编排成可配置并行的流水线。一句话收束这套设计哲学先用零配置的规则抽取跑通最小闭环再按需叠加 LLM 精度、持久化存储、时序语义与溯源——这就是图原生上下文基础设施的落地路径。【免费下载链接】semanticaGraph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sema/semantica创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Semantica 零配置实战：一次跑通从散落文档到可查询知识图谱的完整链路
Semantica 零配置实战一次跑通从散落文档到可查询知识图谱的完整链路【免费下载链接】semanticaGraph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sema/semanticaSemantica 是一套图原生的基础设施Graph-Native Infrastructure面向需要上下文与可问责能力的 AI 系统。这篇文章带你不用任何 LLM API Key把一堆原始文档一路喂成能交互、能持久化、能带溯源查询的知识图谱。整条链路只有一条数据流在走Ingest → Parse → Extract → Build → Visualize → Export装好、验好三条安装路径按需挑一条pip install semantica # 基础安装本文内容全部覆盖 pip install semantica[all] # 全量 extras向量库、LLM provider、可视化等 # 开发者模式git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sema/semantica 后 cd semantica pip install -e .[dev]装完跑一行验证python -c import semantica; print(semantica.__version__) # 0.7.0当前 0.7.0 把核心依赖瘦身为 22 个基础包重依赖全部拆进可选 extras再往前一版0.6.8则带来了 SLSA 密码学签名发布、FAISS/Qdrant/Weaviate/Milvus 的真实向量库枚举以及 Anthropic、Gemini、Ollama、DeepSeek、Novita 等 LLM provider 的一等封装细节可翻 CHANGELOG.md。 从一段文本到一张图数据进来文件侧的入口在semantica/ingest/。FileIngestor().ingest()既能收单个文件也能收目录目录默认递归.pdf、.docx、.html、.json、.csv、.xlsx、.parquet、.xml全都能吃内部按 扩展名 → MIME → 魔数 三级策略识别真实文件类型单文件默认 100MB 上限。解析侧的DocumentParser把文档统一成带full_text和metadata的结构化输出from semantica.ingest import FileIngestor from semantica.parse import DocumentParser sources FileIngestor().ingest(data/report.pdf) # 文件或目录皆可 parser DocumentParser() parsed parser.parse(sources[0].path) print(parsed[full_text][:200], parsed[metadata])遇到多栏、带表格图表的复杂版式 PDF换DoclingParser更稳它会把tables一并抽出来还能开 OCR 救扫描件pip install semantica[parse-docling]后DoclingParser(enable_ocrTrue)即可。语义出来数据到手真正的技术密度在这里。Semantica 给实体与关系抽取semantica/semantic_extract/留了两条路pattern 模式匹配零配置、零 Key开箱就能跑llm 抽取精度更高但需要后端 Key。NERExtractor的method可取pattern、regex、rules、mlspaCy默认、huggingface、llm还支持传方法列表组成回退链配合merge_strategyfallback/union/consensus与min_votes做多方法投票集成entity_types限定目标类型min_confidence默认 0.5。RelationExtractor的method则是pattern默认、regex、cooccurrence、dependency、huggingface、llmconfidence_threshold默认 0.6、max_distance默认 50 token内置founded_by、located_in、works_for、born_in等关系模板。from semantica.semantic_extract import NERExtractor, RelationExtractor text parsed[full_text] entities NERExtractor(methodpattern).extract(text) # 零配置零 Key rels RelationExtractor(methodpattern).extract(text, entitiesentities)# LLM 路径读环境变量 GROQ_API_KEYprovider/llm_model 换后端 ner NERExtractor(methodllm, providergroq, llm_modelllama-3.3-70b-versatile) entities ner.extract(text) rel RelationExtractor(methodllm, providergroq, llm_modelllama-3.3-70b-versatile) rels rel.extract(text, entitiesentities)LLM 路径还能传base_url对接 OpenAI 兼容网关如 Qwen、LLaMA 自建网关此时自动切 JSON 模式不用实现完整 function-calling 协议。图成型拿到实体和关系semantica/kg/里的GraphBuilder负责把它们焊成图。强烈建议开merge_entitiesTrue——Apple、Apple Inc.、AAPL 这类重复引用会被EntityResolverfuzzy/exact/ml-based策略消解成同一个节点跨文档汇聚时尤其省手动去重。图建好之后直接进浏览器看。KGVisualizer基于 Plotlylayout支持force、hierarchical、circular三种布局visualize_network可输出html/interactive/png/svg支持node_color_bytype按类型着色、highlight_path按跳数高亮路径缺 Plotly 时提示pip install semantica[viz]。导出侧在semantica/export/RDF 系turtle / json-ld / nt、Parquet可直喂 Spark、BigQuery、Databricks、ArangoDB AQL 都是一行调用另有 CSV、JSON、YAML、GraphML、OWL、Neo4j CSV、Arrow、LPGfrom semantica.kg import GraphBuilder from semantica.visualization import KGVisualizer from semantica.export import RDFExporter graph GraphBuilder(merge_entitiesTrue).build({entities: entities, relationships: rels}) print(fGraph: {len(graph[entities])} nodes, {len(graph[relationships])} edges) KGVisualizer(layoutforce).visualize_network(graph, outputhtml, file_pathgraph.html) RDFExporter().export(graph, file_pathgraph.ttl, formatturtle) # 另支持 json-ld/nt进阶场景速查最小闭环跑通后剩下的高频需求基本都能在这张表里对上号场景一句话说明核心类 / 方法代码片段时序图谱边带valid_from/valid_until定点查当时有效的关系TemporalGraphQuery.query_at_timetq TemporalGraphQuery(temporal_granularityday)r tq.query_at_time(kg, , at_time2020-06-15)Neo4j 持久化图谱图存进程外重启不丢生产落盘首选GraphStoreneo4j/falkordb/agestore GraphStore(backendneo4j, uribolt://localhost:7687, userneo4j, password...)GraphBuilder(merge_entitiesTrue, graph_storestore)W3C PROV-O 溯源记录每个实体从哪来、置信度多少可问责审计ProvenanceManagerprov ProvenanceManager()prov.track_entity(Apple Inc., report.pdf)prov.get_all_sources(Apple Inc.)决策智能上下文 决策留痕 相似先例检索防前后矛盾AgentContextcontext.record_decision(categorymodel_selection, ...)context.find_precedents(model selection, limit5)多源增量构图循环 ingest → extract最后统一 build 消解FileIngestorGraphBuilderfor src in FileIngestor().ingest(data/reports/):nbsp;nbsp;nbsp;text parser.parse(src.path)[full_text]nbsp;nbsp;nbsp;all_entities.extend(ner.extract(text))graph builder.build({entities: all_entities, relationships: all_rels})几点选型直觉数据里时间维度是业务核心高管任职、合同周期就开时序图会跨进程/跨天使用就上GraphStore纯内存 NetworkX 只适合脚本级要过合规审计就把ProvenanceManager挂进流水线各模块的*_provenance.py会自动接上AgentContext记得必传vector_storehybrid_alpha控制向量与图检索的权重默认 0.5 各占一半。 踩坑手册你大概率会撞上这几个症状抽不到任何实体日志里还有一串警告。原因基本是扫描件——PDF 里没有机器可读的文本层DocumentParser检测不到文本时会警告你。解法就是换带 OCR 的 DoclingParserfrom semantica.parse import DoclingParser # 先 pip install semantica[parse-docling] parsed DoclingParser(enable_ocrTrue).parse(path)症状大语料跑起来慢得像挂机。两手准备一是装 GPU extraspip install semantica[gpu]让 embedding 和 ML 推理走 CUDA二是别把整个语料一次读进内存用scan_directory只扫元信息逐文档流式处理并写持久化后端for info in FileIngestor().scan_directory(data/reports/, recursiveTrue): text parser.parse(info[path])[full_text] # 一次只载一个文档 entities ner.extract(text) rels rel.extract(text, entitiesentities) builder.build({entities: entities, relationships: rels}) # 直接落 Neo4j症状大图一加载就 OOM。默认后端是内存里的 NetworkX规模一大就顶不住。切持久化存储即可实现都在semantica/graph_store/from semantica.graph_store import FalkorDBStore store FalkorDBStore(hostlocalhost, port6379) builder GraphBuilder(merge_entitiesTrue, graph_storestore)症状企业网关环境下 NER 莫名回退到模式匹配。这是老版本的网关兼容问题v0.5.0 已修复pip install --upgrade semantica一把梭即可。接下来看什么核心概念知识图谱、本体与推理引擎的心智模型Semantica 的世界观模块总览每个模块的关键类与常用调用链速查手册API 参考所有模块、类与参数的完整文档Cookbook40 个真实数据集驱动的 Notebook从 入门篇 到时序图谱、Datalog 推理等进阶专题Pipeline 指南把摄取、抽取、构图编排成可配置并行的流水线。一句话收束这套设计哲学先用零配置的规则抽取跑通最小闭环再按需叠加 LLM 精度、持久化存储、时序语义与溯源——这就是图原生上下文基础设施的落地路径。【免费下载链接】semanticaGraph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sema/semantica创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考