Liên kết

Framework xây dựng AI có trí nhớ và quyết định truy vết được

12 tháng 3, 2026 · github

TL;DR

Semantica là framework Python giúp AI agent xây dựng knowledge graph có cấu trúc, theo dõi mọi quyết định, và truy vết nguồn gốc dữ liệu. Giải quyết vấn đề AI hiện tại: không có bộ nhớ thực sự, không truy vết được tại sao đưa ra quyết định, và không thể giải thích được kết quả. → Dành cho: Dev xây dựng AI hỏi đáp doanh nghiệp, hệ thống AI yêu cầu tuân thủ pháp luật

Bài này dành cho ai?

1. Dev xây dựng AI hỏi đáp doanh nghiệp

Vấn đề: AI không biết tại sao trả lời vậy, không truy vết được nguồn, không detect được mâu thuẫn Khi nào cần: Khi khách hàng hỏi “sao bạn biết điều này?” hoặc cần audit trail Được gì: Mọi câu trả lời có nguồn rõ ràng, truy vết được từ document gốc

2. Dev xây dựng hệ thống AI cần tuân thủ pháp luật

Vấn đề: Healthcare, finance, legal yêu cầu giải thích được quyết định AI Khi nào cần: Khi cần compliance với W3C PROV-O, cần audit trail đầy đủ Được gì: Full lineage từ ingestion đến inference, quyết định nào cũng có causal chain

3. Dev xây dựng multi-agent system

Vấn đề: Nhiều agent không có shared memory, quyết định không liên kết được Khi nào cần: Khi cần agent hợp tác, cần biết decision nào ảnh hưởng decision nào Được gì: Causal chain tracking, precedent search, decision influence analysis

Các điểm chính

1. AI hiện tại chỉ lưu embeddings, không lưu meaning Agent lưu vector, nhưng không biết tại sao lại retrieve cái đó. Không hỏi được “tại sao mày nhớ cái này?” → Làm gì: Dùng Context Graph để lưu entity + relationship có cấu trúc

2. Quyết định của AI không được ghi lại Agent đưa ra quyết định liên tục nhưng không record gì. Lỗi thì không debug được. → Làm gì: Dùng record_decision() để mọi quyết đều có ID, có thể trace ngược

3. Không truy vết được nguồn fact Output không thể truy về source. Healthcare, finance, legal không chấp nhận black box. → Làm gì: Dùng ProvenanceTracker theo chuẩn W3C PROV-O

4. Mâu thuẫn trong knowledge graph không được detect Vector store lưu fact mâu thuẫn cùng lúc, AI trả lời unpredictable. → Làm gì: Dùng deduplication v2 (63.6% faster) + conflict detection

5. Reasoning là black box Không biết AI suy luận như thế nào, không giải thích được cho user. → Làm gì: Dùng reasoning engine có explainable inference paths (forward chaining, Rete, deductive, abductive, SPARQL)

6. Tích hợp được với stack hiện tại Không thay thế LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI — mà là lớp accountability bên trên. → Làm gì: Cài pip install semantica, dùng song song với framework đang xài

7. Graph algorithms có sẵn PageRank, betweenness, community detection (Louvain), Node2Vec, link prediction — không cần viết lại. → Làm gì: Import từ semantica.kg, dùng ngay không cần implement

Quick Start

Cài đặt: pip install semantica
Thử record quyết định đầu tiên:

from semantica.context import AgentContext, ContextGraph
from semantica.vector_store import VectorStore

context = AgentContext(
    vector_store=VectorStore(backend="faiss", dimension=768),
    knowledge_graph=ContextGraph(advanced_analytics=True),
    decision_tracking=True,
)

# Lưu thông tin
context.store("AI regulation EU 2024/1689 requires explainability", conversation_id="compliance")

# Record quyết định
decision_id = context.record_decision(
    category="model_selection",
    scenario="Chọn LLM cho pipeline",
    reasoning="GPT-4 benchmark tốt hơn 40%",
    outcome="selected_gpt4",
    confidence=0.91,
)

# Tìm quyết định tương tự
precedents = context.find_precedents("model selection", limit=5)