Semantica · 第 1 章 Semantica 全貌与管线总览

Semantica · 第 1 章 Semantica 全貌与管线总览

章节摘要：本章装配的是管线的「总览段」——先不拆任何零件，把整台机器摆上台面：认识 Semantica（v0.6.5，MIT，自封“开源版 Palantir”）的图原生定位与“确定性”哲学，看清编排器如何把八段管线串成一条流水线，并在无 API key 的环境里跑通第一个示例，为全书逐段装配搭好坐标系。

装配坐标

学习目标

• 说出 Semantica 的定位：位于 LLM/向量库/Agent 框架之下的确定性基础设施层
• 复述“确定性”哲学：每个事实可溯源（PROV-O）、每个结论有推理路径、每个决策有因果链
• 读懂八段管线总览图（ARCHITECTURE.md 的 Mermaid），说清每段的输入输出与三个高点
• 认识 Semantica 编排器（core/orchestrator）与 PipelineBuilder DSL 的装配方式，以及 5 个入口（CLI/server/worker/explorer/mcp）
• 在无 key 环境跑通第一个示例（内存图/FAISS/inmemory 向量库），并用 doctor 自检环境

子章节导航

01 Semantica 定位与确定性哲学

“开源版 Palantir”：不依赖 LLM 的图谱构建与推理，为什么监管级场景（贷款审批合规）把它当刚需。

02 Semantica 编排器与八段管线

orchestrator + PipelineBuilder DSL 如何装配流水线；5 个入口与“无 key 跑通”的可运行性。

前置知识与后续延伸

前置：无需任何章节基础；具备 Python 基础与 RAG/知识图谱基本概念（embedding、三元组）即可入门。
后续：第 2 章从管线最前端 ①ingest 开始逐段装配；想先看压轴样貌，可跳读第 6 章决策智能。