La alternativa a RelationalAI con reglas demostradas, sobre cualquier base de datos SQL
SynaLemma responde a preguntas sobre los datos de su negocio con reglas cuya seguridad y terminación se demuestran antes de ejecutarse, y que luego se compilan a SQL sobre las bases de datos que ya tiene.
SynaLemma frente a RelationalAI: diferencias clave
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Cada regla, demostrada antes de ejecutarse
Un verificador simbólico demuestra que cada regla está bien formada, es segura y termina. Una regla no válida se rechaza con el motivo, antes de ejecutar ningún SQL.
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Aserciones que señalan las filas erróneas
Claves, referencias, totales o transitividad se escriben en lógica de primer orden. El motor recorre toda la tabla y devuelve las filas que las incumplen.
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Cualquier base de datos SQL, no un único almacén
Las reglas, incluidas las recursivas, compilan a SQL sobre PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB y SQLite, sin ningún motor que instalar junto a la base de datos.
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El agente nunca escribe SQL
El agente escribe reglas, no SQL. El motor comprueba cada regla y luego escribe un SQL que solo lee sus tablas: sin SQL en bruto, sin inyección, demostrado formalmente.
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Misma pregunta, mismo SQL
La misma pregunta siempre se compila al mismo SQL, y cada cifra cita la regla de la que procede. Su equipo puede leerla, corregirla o bloquearla.
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Soberano por diseño, no por contrato
Datos, reglas y modelo permanecen en su infraestructura. El motor compila el SQL, así que basta con un modelo abierto pequeño, sin tarifas por token. El motor Synalog es de código abierto, bajo licencia Apache-2.0.
Ejemplo: una aserción que detecta un cliente que falta
Ingresos por cliente, con tres aserciones. El cliente 12 no figura en la tabla de clientes; el motor señala la fila.
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 frente a RelationalAI, de un vistazo
| Criterio | SynaLemma | RelationalAI |
|---|---|---|
| Cómo responde un agente | Escribe una regla; el motor la demuestra y compila el SQL | Consultas PyRel seleccionadas (Snowflake Intelligence) o PyRel escrito por un agente de programación |
| Qué comprueba las definiciones | Se demuestra que cada regla está bien formada, es segura y termina antes de ejecutarse | Comprobaciones de tipos en la compilación; ninguna demostración de que las reglas sean seguras o terminen |
| Comprobaciones sobre los datos | Aserciones en lógica de primer orden que devuelven las filas que las incumplen | Requisitos y restricciones; las filas que fallan no están documentadas |
| Jerarquías y cadenas de varios saltos | Recursión nativa a cualquier profundidad, con terminación verificada | Reglas recursivas y algoritmos de grafo como la alcanzabilidad |
| Lenguaje de las definiciones | Synalog, un lenguaje lógico de código abierto con compilador | Python, con la biblioteca PyRel |
| Dónde se ejecuta | SQL sobre PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB, SQLite | Una aplicación nativa en Snowflake; las reglas y las consultas también se ejecutan sobre DuckDB local |
| Modelo de lenguaje | El que usted elija: basta con un modelo abierto pequeño, sin tarifas por token | Cortex para Snowflake Intelligence; su agente de programación mediante skills |
| Despliegue | En sus instalaciones, sobre su infraestructura | Snowflake en AWS o Azure para producción |
Por qué los equipos buscan una alternativa a RelationalAI
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Comprobaciones de tipos, sin demostración de terminación
PyRel comprueba los tipos en la compilación (compilación); no se documenta ninguna comprobación de que una regla sea segura o termine, y la documentación anterior de Rel advierte sobre la recursión que nunca converge (recursión en Rel).
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Sin contraejemplos
Un requisito incumplido hace que la consulta falle con un error; no se documenta que devuelva las filas que lo incumplen (require).
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Diseñado para Snowflake
La configuración de producción documentada es una aplicación nativa dentro de una cuenta de Snowflake; los razonadores de grafos, de optimización y de aprendizaje automático requieren una conexión a Snowflake (configuración).
Alternativa a RelationalAI: preguntas frecuentes
¿Cuál es la mejor alternativa a RelationalAI para agentes de IA?
SynaLemma. Se demuestra que cada regla es segura y termina antes de ejecutarse, las aserciones señalan las filas erróneas y las reglas compilan a SQL sobre las bases de datos que ya tiene, no solo sobre Snowflake.
¿Funciona RelationalAI fuera de Snowflake?
Su configuración de producción documentada es una aplicación nativa dentro de una cuenta de Snowflake; las reglas y las consultas también pueden ejecutarse sobre una base de datos DuckDB local. Synalog compila a SQL para PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB y SQLite.
¿Qué aporta la verificación formal a un motor de reglas?
Demuestra que cada regla está bien formada, es segura y termina antes de ejecutarse, así que un agente no puede añadir una regla que entre en bucle o devuelva resultados no acotados.
¿Puede SynaLemma funcionar con un modelo local?
Sí. Basta con un modelo abierto pequeño en su propio hardware, porque el motor compila el SQL.
Fuentes
- Documentación de RelationalAI: inicio
- Documentación de RelationalAI: razonamiento basado en reglas
- Documentación de RelationalAI: compilación
- Documentación de RelationalAI: require
- Documentación de RelationalAI: razonamiento de grafos
- Documentación de RelationalAI: configuración en Snowflake
- Documentación de RelationalAI: plantillas
- Documentación de Rel (versión anterior): recursión
- Synalog en GitHub (Apache-2.0)
Contrastado con la documentación pública de cada producto en la fecha de revisión. Para notificar un error: contact@synalinks.com.
Otras comparativas
Traiga una pregunta que su stack actual no sabe responder.
En 30 minutos, le mostramos a SynaLemma respondiéndola, con la regla que hay detrás de la cifra y las comprobaciones que ha superado.