Alternativa ad AtScale

L'alternativa ad AtScale in cui l'agente non scrive mai SQL

SynaLemma risponde alle domande sui vostri dati aziendali con regole dimostrate prima dell'esecuzione, poi compilate in SQL. L'agente non scrive mai SQL, e la stessa domanda produce sempre lo stesso SQL.

SynaLemma

SynaLemma vs AtScale: differenze principali

  1. L'agente non scrive mai SQL

    L'agente scrive regole, non SQL. Il motore controlla ogni regola, poi scrive un SQL che legge soltanto le vostre tabelle: niente SQL grezzo e nessuna iniezione, dimostrato formalmente.

  2. Ogni regola dimostrata prima dell'esecuzione

    Un verificatore simbolico dimostra che ogni regola è ben formata, sicura e termina. Una regola non valida viene rifiutata con il motivo, prima che venga eseguito qualsiasi SQL.

  3. Asserzioni che indicano le righe errate

    Chiavi, riferimenti, totali o transitività si scrivono in logica del primo ordine. Il motore cerca nell'intera tabella e restituisce le righe che le violano.

  4. Domande a grafo sui vostri database SQL

    Gerarchie, distinte base e catene di fornitura sono regole ricorsive, con terminazione verificata, compilate in SQL su PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB e SQLite. Nessun database a grafo, nessuna migrazione.

  5. Stessa domanda, stesso SQL

    La stessa domanda compila sempre nello stesso SQL, e ogni numero cita la regola da cui proviene. Il vostro team può leggerla, correggerla o bloccarla.

  6. Sovrano per costruzione, non per contratto

    Dati, regole e modello restano sulla vostra infrastruttura. Il motore compila l'SQL, quindi basta un piccolo modello aperto, senza costi per token. Il motore Synalog è open source, con licenza Apache-2.0.

Synalog

Esempio: una query ricorsiva con asserzioni

Una distinta base a qualsiasi profondità, con due asserzioni. I dati contengono un ciclo; il motore lo segnala prima di restituire qualsiasi risposta.

parts.l
# La distinta base, letta dal database.
Component(assembly:, part:, quantity:) :- bom(assembly:, part:, quantity:);

# Una parte è contenuta in un assieme direttamente, o in una delle sue parti.
@Recursive(Contains, 20);
@Assert(Contains,
      transitive: "∀ a b c, Contains a b → Contains b c → Contains a c",
      no_cycle:   "∀ a, ¬ Contains a a");
Contains(assembly:, part:) distinct :- Component(assembly:, part:);
Contains(assembly:, part:) distinct :-
  Contains(assembly:, part: sub),
  Component(assembly: sub, part:);
$ synalog parts.l verify
✓ Contains.transitive holds ✗ Contains.no_cycle is violated: ∀ a, ¬ Contains a a 2 counterexamples: +---------+ | a | +---------+ | "wheel" | | "hub" | +---------+ 2 rows
In sintesi

SynaLemma vs AtScale in sintesi

SynaLemma vs AtScale in sintesi
CriterioSynaLemmaAtScale
Come risponde un agente Scrive una regola; il motore la dimostra e compila l'SQLL'agente scrive una SELECT SQL e la invia al server MCP
Che cosa verifica le definizioni Ogni regola dimostrata ben formata, sicura e terminante prima dell'esecuzioneValidazione della sintassi SML e validatore di modelli di Design Center
Controlli sui dati Asserzioni in logica del primo ordine che restituiscono le righe che le violanoControlli integrati su chiavi e gerarchie; nessuna asserzione scritta dall'utente
Gerarchie e catene a più passaggi Ricorsione nativa a qualsiasi profondità, con terminazione verificataGerarchie a livelli; nessuna relazione padre-figlio nel riferimento SML
Linguaggio delle definizioni Synalog, un linguaggio logico open source con un compilatoreSML, un formato YAML, o l'editor Design Center
Join Qualsiasi join stabilito dalla regola, fin dove la domanda richiedeDai dataset dei fatti alle dimensioni; molti-a-molti tramite una tabella ponte
Modello linguistico Quello che scegliete voi: basta un piccolo modello aperto, senza costi per tokenIl modello del client, come ChatGPT, Claude o Gemini
Deployment On-premise, sulla vostra infrastrutturaLa vostra infrastruttura: Kubernetes con Helm, o un installer Linux
AtScale

Perché i team cercano un'alternativa ad AtScale

  • SQL scritto dall'agente

    Lo strumento MCP run_query valida ed esegue una SELECT che l'agente scrive a partire dalla domanda (strumenti MCP).

  • Gerarchie a livelli

    Le gerarchie SML sono livelli fissi, ciascuno una suddivisione di quello superiore; le catene ricorsive padre-figlio non sono nel riferimento (dimensioni SML).

  • Validazione, non dimostrazione

    La CLI SML controlla la sintassi e il validatore di modelli controlla chiavi e gerarchie; non è documentata alcuna asserzione sui dati scritta dall'utente (SML).

Domande frequenti

Alternativa ad AtScale: domande frequenti

Qual è la migliore alternativa ad AtScale per agenti di IA?

SynaLemma. L'agente scrive regole invece di SQL, ogni regola è dimostrata prima dell'esecuzione, le asserzioni indicano le righe errate e la ricorsione è nativa. Basta un piccolo modello aperto sul vostro hardware.

AtScale supporta gerarchie ricorsive?

Il riferimento SML descrive solo gerarchie a livelli. In Synalog, la ricorsione è nativa: un organigramma o una distinta base si segue a qualsiasi profondità, e la terminazione è verificata.

Chi scrive l'SQL quando un agente interroga AtScale?

L'agente. Scrive una SELECT SQL sul modello semantico e la invia allo strumento run_query. In SynaLemma, l'agente scrive una regola che viene verificata, poi compilata in SQL dal motore.

SynaLemma può funzionare con un modello locale?

Sì. Basta un piccolo modello aperto sul vostro hardware, perché è il motore a compilare l'SQL.

Guardatelo sui vostri dati

Portate una domanda a cui il vostro stack attuale non sa rispondere.

In 30 minuti vi mostriamo SynaLemma che risponde, con la regola dietro il numero e i controlli che ha superato.