L'alternative à NVIDIA Auto-Ontology avec vérification symbolique
SynaLemma compile le SQL à partir de règles vérifiées. La même question donne toujours la même requête, et un vérificateur symbolique, pas un modèle, contrôle le travail.
SynaLemma face à NVIDIA Auto-Ontology en un coup d'œil
| Critère | SynaLemma | NVIDIA Auto-Ontology |
|---|---|---|
| Nature de la couche | Un programme Synalog : des règles compilées en SQL | Un glossaire de termes, de correspondances de colonnes et d'extraits SQL dans Postgres et pgvector |
| Qui écrit le SQL | Le moteur le compile à partir des règles | Un modèle de langage, à chaque question |
| Même question, même requête | Oui, la compilation est déterministe | Pas garanti : le SQL est généré à chaque question |
| Ce qui vérifie le travail | Un vérificateur symbolique prouve que chaque règle est bien formée, sûre et qu'elle termine | Des appels au modèle contrôlent et réparent le SQL ; des personnes certifient les termes |
| Contrôles sur les données | Des assertions en logique du premier ordre, avec contre-exemples | Aucun documenté |
| Hiérarchies et chaînes à plusieurs étapes | Récursion native, dont la terminaison est vérifiée | Pas de moteur de règles : le SQL que le modèle écrit, quel qu'il soit |
| Modèle de langage | Un petit modèle ouvert, sur un harnais que nous avons optimisé | Les modèles Nemotron, par l'API hébergée de NVIDIA par défaut |
Pourquoi chercher une alternative à Auto-Ontology
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Un modèle écrit le SQL de chaque question
Le glossaire le guide ; la requête change à chaque fois (README).
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Des appels au modèle contrôlent le SQL
Contrôles et corrections sont faits par des modèles de langage, qui peuvent se tromper de la même façon.
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Pas de moteur de règles
Ni récursion, ni raisonnement dans le temps, ni assertions sur les données.
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Un glossaire, pas un programme
Des termes, des correspondances de colonnes et des extraits SQL stockés dans Postgres et pgvector.
SynaLemma face à Auto-Ontology : principales différences
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Un SQL déterministe
Les règles compilent en SQL. La même question donne toujours la même requête, et chaque réponse cite sa règle.
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Une vérification symbolique
Un vérificateur prouve que chaque règle est bien formée, sûre et qu'elle termine. Aucun modèle ne contrôle un autre modèle.
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Des assertions sur les données
Des énoncés du premier ordre sont vérifiés sur vos tables, avec des contre-exemples en cas d'échec.
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Un langage plus riche
Les règles s'appuient sur d'autres règles, avec récursion, négation et raisonnement dans le temps.
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Souverain par construction, pas par contrat
SynaLemma tourne sur site : données, règles et modèle restent sur votre infrastructure. Le moteur compile le SQL, un petit modèle ouvert suffit donc.
Exemple : une assertion qui détecte un client manquant
Le chiffre d'affaires par client, avec trois assertions. Le client 12 manque dans la table des clients ; le moteur nomme la ligne.
Order(order_id:, customer_id:, amount:, status:) :- orders(order_id:, customer_id:, amount:, status:);
Customer(customer_id:, country:) :- customers(customer_id:, country:);
@Assert(Revenue,
one_row_per_customer: "∀ c r s, Revenue c r → Revenue c s → r = s",
known_customer: "∀ c r, Revenue c r → ∃ k, Customer c k",
positive: "∀ c, Revenue c > 0");
Revenue(customer_id:, revenue? += amount) distinct :-
Order(customer_id:, amount:, status: "delivered");Alternative à Auto-Ontology : FAQ
Quelle est la différence entre SynaLemma et NVIDIA Auto-Ontology ?
Dans Auto-Ontology, un modèle écrit le SQL de chaque question. SynaLemma compile le SQL à partir de règles vérifiées, contrôlées par un vérificateur symbolique.
Contrôler le SQL avec un second modèle suffit-il ?
Non. Deux systèmes probabilistes peuvent se tromper de la même façon. Un vérificateur symbolique donne des propriétés toujours vraies.
SynaLemma a-t-il besoin de modèles de pointe ?
Non. Un petit modèle ouvert sur votre propre matériel suffit.
Sources
- NVIDIA Auto-Ontology sur GitHub (README)
- Guide de déploiement d'Auto-Ontology
- Dépendances d'Auto-Ontology (pyproject.toml)
- Synalog sur GitHub (Apache-2.0)
- Documentation Synalog : assertions
Vérifié dans la documentation publique de chaque produit à la date de revue. Pour signaler une erreur : contact@synalinks.com.
Autres comparaisons
Venez avec une question à laquelle vos outils actuels ne savent pas répondre.
En 30 minutes, nous vous montrons SynaLemma qui y répond, avec la règle derrière le chiffre et les vérifications qu'elle a passées.