L'alternative à RelationalAI avec des règles prouvées, sur toute base SQL
SynaLemma répond aux questions sur vos données métier avec des règles prouvées sûres et terminantes avant exécution, puis compilées en SQL sur les bases que vous exploitez déjà.
SynaLemma face à RelationalAI : principales différences
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Chaque règle prouvée avant de s'exécuter
Un vérificateur symbolique prouve que chaque règle est bien formée, sûre et qu'elle termine. Une règle invalide est refusée avec la raison, avant toute exécution SQL.
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Des assertions qui désignent les lignes en défaut
Clés, références, totaux ou transitivité s'écrivent en logique du premier ordre. Le moteur parcourt toute la table et renvoie les lignes qui les mettent en défaut.
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Toute base SQL, pas un seul entrepôt
Les règles, récursives comprises, compilent en SQL sur PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB et SQLite, sans moteur à installer à côté de la base de données.
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L'agent n'écrit jamais de SQL
L'agent écrit des règles, pas du SQL. Le moteur vérifie chaque règle, puis écrit un SQL qui ne fait que lire vos tables : ni SQL brut ni injection, c'est prouvé formellement.
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Même question, même SQL
La même question compile toujours vers le même SQL, et chaque chiffre cite la règle dont il provient. Votre équipe peut lire, corriger ou verrouiller cette règle.
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Souverain par construction, pas par contrat
Données, règles et modèle restent sur votre infrastructure. Le moteur compile le SQL : un petit modèle ouvert suffit, sans frais par token. Le moteur Synalog est open source, sous licence Apache-2.0.
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");SynaLemma face à RelationalAI en un coup d'œil
| Critère | SynaLemma | RelationalAI |
|---|---|---|
| Comment un agent répond | Il écrit une règle ; le moteur la prouve et compile le SQL | Des requêtes PyRel préparées (Snowflake Intelligence) ou du PyRel écrit par un agent de code |
| Ce qui vérifie les définitions | Chaque règle prouvée bien formée, sûre et terminante avant exécution | Contrôles de types à la compilation ; aucune preuve que les règles sont sûres ou qu'elles terminent |
| Contrôles sur les données | Des assertions en logique du premier ordre qui renvoient les lignes en défaut | Exigences et contraintes ; lignes en défaut non documentées |
| Hiérarchies et chaînes à plusieurs étapes | Récursion native à toute profondeur, dont la terminaison est vérifiée | Des règles récursives et des algorithmes de graphe comme l'atteignabilité |
| Langage des définitions | Synalog, un langage logique open source doté d'un compilateur | Python, avec la bibliothèque PyRel |
| Où il s'exécute | SQL sur PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB, SQLite | Une application native dans Snowflake ; règles et requêtes tournent aussi sur DuckDB en local |
| Modèle de langage | Celui que vous choisissez : un petit modèle ouvert suffit, sans frais par token | Cortex pour Snowflake Intelligence ; votre agent de code via des skills |
| Déploiement | Sur site, sur votre infrastructure | Snowflake sur AWS ou Azure pour la production |
Pourquoi chercher une alternative à RelationalAI
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Des contrôles de types, pas de preuve de terminaison
PyRel contrôle les types à la compilation (compilation) ; aucun contrôle qu'une règle est sûre ou qu'elle termine n'est documenté, et l'ancienne documentation de Rel met en garde contre une récursion qui ne converge jamais (récursion dans Rel).
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Pas de contre-exemples
Une exigence non satisfaite fait échouer la requête avec une erreur ; renvoyer les lignes qui la mettent en défaut n'est pas documenté (require).
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Conçu pour Snowflake
L'installation de production documentée est une application native dans un compte Snowflake ; les raisonneurs de graphe, d'optimisation et d'apprentissage automatique exigent une connexion à Snowflake (installation).
Alternative à RelationalAI : FAQ
Quelle est la meilleure alternative à RelationalAI pour les agents IA ?
SynaLemma. Chaque règle est prouvée sûre et terminante avant exécution, les assertions désignent les lignes en défaut, et les règles compilent en SQL sur les bases que vous exploitez déjà, pas seulement Snowflake.
RelationalAI fonctionne-t-il en dehors de Snowflake ?
Son installation de production documentée est une application native dans un compte Snowflake ; règles et requêtes peuvent aussi tourner sur une base DuckDB locale. Synalog compile en SQL pour PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB et SQLite.
Qu'apporte la vérification formelle à un moteur de règles ?
Elle prouve que chaque règle est bien formée, sûre et qu'elle termine avant son exécution : un agent ne peut donc pas ajouter une règle qui boucle ou renvoie des résultats non bornés.
SynaLemma peut-il fonctionner avec un modèle local ?
Oui. Un petit modèle ouvert sur votre propre matériel suffit, car le moteur compile le SQL.
Sources
- Documentation RelationalAI : accueil
- Documentation RelationalAI : raisonnement à base de règles
- Documentation RelationalAI : compilation
- Documentation RelationalAI : require
- Documentation RelationalAI : raisonnement sur les graphes
- Documentation RelationalAI : installation dans Snowflake
- Documentation RelationalAI : modèles de projets
- Documentation Rel (version précédente) : récursion
- Synalog sur GitHub (Apache-2.0)
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.