NVIDIA Auto-Ontology-alternatief

Het NVIDIA Auto-Ontology-alternatief met symbolische verificatie

SynaLemma compileert SQL uit geverifieerde regels. Dezelfde vraag geeft altijd dezelfde query, en een symbolische verifier, geen model, controleert het werk.

In één oogopslag

SynaLemma vs NVIDIA Auto-Ontology in één oogopslag

SynaLemma vs NVIDIA Auto-Ontology in één oogopslag
CriteriumSynaLemmaNVIDIA Auto-Ontology
Wat de laag is Een Synalog-programma: regels die naar SQL compilerenEen woordenlijst van termen, kolomkoppelingen en SQL-fragmenten in Postgres en pgvector
Wie de SQL schrijft De engine compileert die uit de regelsEen taalmodel, voor elke vraag
Zelfde vraag, zelfde query Ja, de compilatie is deterministischNiet gegarandeerd: SQL wordt per vraag gegenereerd
Wat het werk controleert Een symbolische verifier bewijst dat elke regel welgevormd en veilig is en eindigtModelaanroepen controleren en herstellen de SQL; mensen certificeren termen
Controles op de data Asserties in eerste-orde logica, met tegenvoorbeeldenNiets gedocumenteerd
Hiërarchieën en ketens over meerdere stappen Native recursie, met geverifieerde beëindigingGeen regelengine: welke SQL het model ook schrijft
Taalmodel Een klein open model, op een harness dat wij hebben geoptimaliseerdNemotron-modellen, standaard via de gehoste API van NVIDIA
NVIDIA Auto-Ontology

Waarom teams een Auto-Ontology-alternatief zoeken

  • Een model schrijft SQL voor elke vraag

    De woordenlijst stuurt het; de query verandert telkens (README).

  • Modelaanroepen controleren de SQL

    Controles en herstellingen gebeuren door taalmodellen, dus beide kunnen zich op dezelfde manier vergissen.

  • Geen regelengine

    Geen recursie, geen redeneren over tijd, geen asserties op de data.

  • Een woordenlijst, geen programma

    Termen, kolomkoppelingen en SQL-fragmenten, opgeslagen in Postgres en pgvector.

SynaLemma

SynaLemma vs Auto-Ontology: de belangrijkste verschillen

  1. Deterministische SQL

    Regels compileren naar SQL. Dezelfde vraag geeft altijd dezelfde query, en elk antwoord vermeldt zijn regel.

  2. Symbolische verificatie

    Een verifier bewijst dat elke regel welgevormd en veilig is en eindigt. Geen model controleert een ander model.

  3. Asserties op de data

    Uitspraken in eerste-orde logica worden op uw tabellen gecontroleerd, met tegenvoorbeelden wanneer ze falen.

  4. Een rijkere taal

    Regels bouwen voort op andere regels, met recursie, negatie en redeneren over tijd.

  5. Soeverein door ontwerp, niet door contract

    SynaLemma draait on-premises: data, regels en model blijven op uw infrastructuur. De engine compileert de SQL, dus een klein open model volstaat.

Synalog

Voorbeeld: een assertie die een ontbrekende klant opvangt

Omzet per klant, met drie asserties. Klant 12 ontbreekt in de klantentabel; de engine noemt de rij.

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
Veelgestelde vragen

Auto-Ontology-alternatief: veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen SynaLemma en NVIDIA Auto-Ontology?

In Auto-Ontology schrijft een model SQL voor elke vraag. SynaLemma compileert SQL uit geverifieerde regels, gecontroleerd door een symbolische verifier.

Volstaat het om SQL met een tweede model te controleren?

Nee. Twee probabilistische systemen kunnen zich op dezelfde manier vergissen. Een symbolische verifier geeft eigenschappen die altijd gelden.

Heeft SynaLemma frontiermodellen nodig?

Nee. Een klein open model op uw eigen hardware volstaat.

Zie het op uw data

Neem een vraag mee die uw huidige stack niet kan beantwoorden.

In 30 minuten laten wij zien hoe SynaLemma die beantwoordt, met de regel achter het getal en de controles die het doorstond.