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嗨，HN， 我想分享一下Semantica，这是一个获得麻省理工学院许可的开源框架，用于构建语义层和知识工程系统，以支持人工智能。 许多RAG（检索增强生成）和代理系统的失败并非由于模型质量，而是由于语义鸿沟——即缺乏明确实体、规则或关系的非结构化、不一致的数据。仅依赖向量的方法在处理真实世界数据时，往往会出现幻觉或默默失败。 Semantica专注于将杂乱的数据转化为适合推理的语义知识。 核心功能： - 通用数据摄取（PDF、DOCX、HTML、JSON、CSV、数据库、API） - 自动实体和关系提取 - 知识图谱构建与实体解析 - 自动本体生成与验证 - GraphRAG（混合向量 + 图检索，多跳推理） - 持久的语义记忆用于AI代理 - 冲突检测、去重和来源追踪 项目链接： 文档：https://hawksight-ai.github.io/semantica/ GitHub：https://github.com/Hawksight-AI/semantica 我非常希望能收到从事知识图谱、GraphRAG、代理记忆或生产RAG可靠性方面的人的反馈。 欢迎讨论设计权衡或回答技术问题。

祝大家在这里度过一个美好的2026年。<p>但更重要的是，我想祝愿这个论坛、这个空间、这个互联网的虚拟现实，迎来另一个美好的一年。为了拓宽视野，激发好奇心，提醒我们所有人去庆祝和欣赏周围世界的奇妙与震撼。<p>新年快乐！