L'alternativa a RelationalAI con regole dimostrate, su qualsiasi database SQL
SynaLemma risponde alle domande sui vostri dati aziendali con regole dimostrate sicure e terminanti prima dell'esecuzione, poi compilate in SQL sui database che già usate.
SynaLemma vs RelationalAI: differenze principali
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Ogni regola dimostrata prima dell'esecuzione
Un verificatore simbolico dimostra che ogni regola è ben formata, sicura e termina. Una regola non valida viene rifiutata con il motivo, prima che venga eseguito qualsiasi SQL.
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Asserzioni che indicano le righe errate
Chiavi, riferimenti, totali o transitività si scrivono in logica del primo ordine. Il motore cerca nell'intera tabella e restituisce le righe che le violano.
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Qualsiasi database SQL, non un solo data warehouse
Le regole, comprese quelle ricorsive, si compilano in SQL su PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB e SQLite, senza alcun motore da installare accanto al database.
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L'agente non scrive mai SQL
L'agente scrive regole, non SQL. Il motore controlla ogni regola, poi scrive un SQL che legge soltanto le vostre tabelle: niente SQL grezzo e nessuna iniezione, dimostrato formalmente.
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Stessa domanda, stesso SQL
La stessa domanda compila sempre nello stesso SQL, e ogni numero cita la regola da cui proviene. Il vostro team può leggerla, correggerla o bloccarla.
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Sovrano per costruzione, non per contratto
Dati, regole e modello restano sulla vostra infrastruttura. Il motore compila l'SQL, quindi basta un piccolo modello aperto, senza costi per token. Il motore Synalog è open source, con licenza Apache-2.0.
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.
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 vs RelationalAI in sintesi
| Criterio | SynaLemma | RelationalAI |
|---|---|---|
| Come risponde un agente | Scrive una regola; il motore la dimostra e compila l'SQL | Query PyRel curate (Snowflake Intelligence) o PyRel scritto da un agente di programmazione |
| Che cosa verifica le definizioni | Ogni regola dimostrata ben formata, sicura e terminante prima dell'esecuzione | Controlli dei tipi in fase di compilazione; nessuna dimostrazione che le regole siano sicure o terminino |
| Controlli sui dati | Asserzioni in logica del primo ordine che restituiscono le righe che le violano | Requisiti e vincoli; righe non conformi non documentate |
| Gerarchie e catene a più passaggi | Ricorsione nativa a qualsiasi profondità, con terminazione verificata | Regole ricorsive e algoritmi sui grafi come la raggiungibilità |
| Linguaggio delle definizioni | Synalog, un linguaggio logico open source con un compilatore | Python, con la libreria PyRel |
| Dove viene eseguito | SQL su PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB, SQLite | Un'app nativa in Snowflake; regole e query girano anche su DuckDB in locale |
| Modello linguistico | Quello che scegliete voi: basta un piccolo modello aperto, senza costi per token | Cortex per Snowflake Intelligence; il vostro agente di programmazione tramite skill |
| Deployment | On-premise, sulla vostra infrastruttura | Snowflake su AWS o Azure per la produzione |
Perché i team cercano un'alternativa a RelationalAI
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Controlli dei tipi, nessuna dimostrazione di terminazione
PyRel controlla i tipi in fase di compilazione (compilazione); non è documentato alcun controllo che una regola sia sicura o termini, e la precedente documentazione di Rel avverte della ricorsione che non converge mai (ricorsione in Rel).
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Nessun controesempio
Un requisito non soddisfatto fa fallire la query con un errore; la restituzione delle righe che lo violano non è documentata (require).
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Pensato per Snowflake
La configurazione di produzione documentata è un'app nativa all'interno di un account Snowflake; i reasoner per grafi, ottimizzazione e machine learning richiedono una connessione a Snowflake (configurazione).
Alternativa a RelationalAI: domande frequenti
Qual è la migliore alternativa a RelationalAI per agenti di IA?
SynaLemma. Ogni regola è dimostrata sicura e terminante prima dell'esecuzione, le asserzioni indicano le righe errate, e le regole si compilano in SQL sui database che già usate, non solo su Snowflake.
RelationalAI funziona al di fuori di Snowflake?
La sua configurazione di produzione documentata è un'app nativa all'interno di un account Snowflake; regole e query possono girare anche su un database DuckDB locale. Synalog compila in SQL per PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB e SQLite.
Che cosa aggiunge la verifica formale a un motore di regole?
Dimostra che ogni regola è ben formata, sicura e termina prima dell'esecuzione, quindi un agente non può aggiungere una regola che va in loop o restituisce risultati illimitati.
SynaLemma può funzionare con un modello locale?
Sì. Basta un piccolo modello aperto sul vostro hardware, perché è il motore a compilare l'SQL.
Fonti
- Documentazione RelationalAI: home
- Documentazione RelationalAI: ragionamento basato su regole
- Documentazione RelationalAI: compilazione
- Documentazione RelationalAI: require
- Documentazione RelationalAI: ragionamento sui grafi
- Documentazione RelationalAI: configurazione in Snowflake
- Documentazione RelationalAI: template
- Documentazione Rel (versione precedente): ricorsione
- Synalog su GitHub (Apache-2.0)
Verificato sulla documentazione pubblica di ciascun prodotto alla data di revisione. Per segnalare un errore: contact@synalinks.com.
Altri confronti
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In 30 minuti vi mostriamo SynaLemma che risponde, con la regola dietro il numero e i controlli che ha superato.