Alternativa a NVIDIA Auto-Ontology

L'alternativa a NVIDIA Auto-Ontology con verifica simbolica

SynaLemma compila l'SQL da regole verificate. La stessa domanda produce sempre la stessa query, e a controllare il lavoro è un verificatore simbolico, non un modello.

In sintesi

SynaLemma vs NVIDIA Auto-Ontology in sintesi

SynaLemma vs NVIDIA Auto-Ontology in sintesi
CriterioSynaLemmaNVIDIA Auto-Ontology
Che cos'è il livello Un programma Synalog: regole compilate in SQLUn glossario di termini, corrispondenze di colonne e frammenti SQL in Postgres e pgvector
Chi scrive l'SQL Il motore lo compila dalle regoleUn modello linguistico, per ogni domanda
Stessa domanda, stessa query Sì, la compilazione è deterministicaNon garantito: l'SQL è generato a ogni domanda
Che cosa verifica il lavoro Un verificatore simbolico dimostra che ogni regola è ben formata, sicura e terminaChiamate al modello controllano e correggono l'SQL; persone certificano i termini
Controlli sui dati Asserzioni in logica del primo ordine, con controesempiNessuno documentato
Gerarchie e catene a più passaggi Ricorsione nativa, con terminazione verificataNessun motore di regole: qualunque SQL scriva il modello
Modello linguistico Un piccolo modello aperto, su un harness che abbiamo ottimizzatoModelli Nemotron, tramite l'API ospitata di NVIDIA per impostazione predefinita
NVIDIA Auto-Ontology

Perché i team cercano un'alternativa ad Auto-Ontology

  • Un modello scrive l'SQL per ogni domanda

    Il glossario lo guida; la query cambia ogni volta (README).

  • Chiamate al modello controllano l'SQL

    Controlli e correzioni sono affidati a modelli linguistici, che possono sbagliare entrambi nello stesso modo.

  • Nessun motore di regole

    Nessuna ricorsione, nessun ragionamento sul tempo, nessuna asserzione sui dati.

  • Un glossario, non un programma

    Termini, mappature di colonne e frammenti SQL salvati in Postgres e pgvector.

SynaLemma

SynaLemma vs Auto-Ontology: differenze principali

  1. SQL deterministico

    Le regole compilano in SQL. La stessa domanda produce sempre la stessa query, e ogni risposta cita la sua regola.

  2. Verifica simbolica

    Un verificatore dimostra che ogni regola è ben formata, sicura e termina. Nessun modello controlla un altro modello.

  3. Asserzioni sui dati

    Enunciati del primo ordine controllati sulle vostre tabelle, con controesempi quando sono violati.

  4. Un linguaggio più ricco

    Le regole si costruiscono su altre regole, con ricorsione, negazione e ragionamento sul tempo.

  5. Sovrano per costruzione, non per contratto

    SynaLemma gira on-premise: dati, regole e modello restano sulla vostra infrastruttura. Il motore compila l'SQL, quindi basta un piccolo modello aperto.

Synalog

Esempio: un'asserzione che rileva un cliente mancante

Il fatturato per cliente, con tre asserzioni. Il cliente 12 manca dalla tabella dei clienti; il motore indica la riga.

shop.l
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");
$ synalog shop.l verify
✓ Revenue.one_row_per_customer holds ✗ Revenue.known_customer is violated: ∀ c r, Revenue c r → ∃ k, Customer c k 1 counterexample: +----+----+ | c | r | +----+----+ | 12 | 20 | +----+----+ 1 row ✓ Revenue.positive holds
Domande frequenti

Alternativa ad Auto-Ontology: domande frequenti

Qual è la differenza tra SynaLemma e NVIDIA Auto-Ontology?

In Auto-Ontology un modello scrive l'SQL per ogni domanda. SynaLemma compila l'SQL da regole verificate, controllate da un verificatore simbolico.

Basta controllare l'SQL con un secondo modello?

No. Due sistemi probabilistici possono sbagliare nello stesso modo. Un verificatore simbolico garantisce proprietà sempre valide.

SynaLemma richiede modelli di frontiera?

No. Basta un piccolo modello aperto sul vostro hardware.

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.