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
1. Un SQL déterministe
Les règles compilent en SQL. La même question donne toujours la même requête, et chaque réponse cite sa règle.
2. Une vérification symbolique
Un vérificateur prouve que chaque règle est bien formée, sûre et qu'elle termine. Aucun modèle ne contrôle un autre modèle.
3. Des assertions sur les données
Des énoncés du premier ordre sont vérifiés sur vos tables, avec des contre-exemples en cas d'échec.
4. Un langage plus riche
Les règles s'appuient sur d'autres règles, avec récursion, négation et raisonnement dans le temps.
5. 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");Sources
Vérifié dans la documentation publique de chaque produit à la date de revue. Pour signaler une erreur : contact@synalinks.com.
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.
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.