Verifica formale delle definizioni prima dell'esecuzione
Asserzioni che controllano i dati e restituiscono controesempi
Query sui grafi senza database a grafo
SQL compilato, non generato a ogni domanda
Gli agenti estendono il livello sotto controllo
Sovrano per costruzione, non per contratto: on-premise, con un piccolo modello aperto
1. SynaLemma
Livello semantico verificato · linguaggio Synalog
Regole scritte in Synalog, un linguaggio logico che compila in SQL. Ogni regola è verificata formalmente, e i dati sono controllati da asserzioni prima che venga restituita una risposta.
Funzionalità principali
Verifica formale: ogni regola dimostrata ben formata, sicura e con terminazione garantita
Asserzioni in logica del primo ordine, con controesempi
Ricorsione nativa: query sui grafi su SQL, senza database a grafo
SQL compilato dal motore, mai generato a ogni domanda
Funziona con un piccolo modello aperto, sulla vostra infrastruttura
Deployment
Sovrano per costruzione, non per contratto: on-premise, sulla vostra infrastruttura
Fornito con ingegneri forward-deployed
L'analista scrive le regole Synalog per voi
Output reale del motore: un ciclo rilevato in una distinta base
parts.l
# La distinta base, letta dal database.Component(assembly:,part:,quantity:):-bom(assembly:,part:,quantity:);# Una parte è contenuta in un assieme direttamente, o in una delle sue parti.@Recursive(Contains,20);@Assert(Contains,transitive:"∀ a b c, Contains a b → Contains b c → Contains a c",no_cycle:"∀ a, ¬ Contains a a");Contains(assembly:,part:)distinct:-Component(assembly:,part:);Contains(assembly:,part:)distinct:-Contains(assembly:,part:sub),Component(assembly:sub,part:);
$ synalog parts.l verify
✓ Contains.transitive holds
✗ Contains.no_cycle is violated: ∀ a, ¬ Contains a a
2 counterexamples:
+---------+
| a |
+---------+
| "wheel" |
| "hub" |
+---------+
2 rows
2. Looker
Piattaforma di BI · LookML
La piattaforma di BI di Google. I modelli LookML sono compilati in SQL, e Gemini risponde alle domande scegliendo campi da un Explore.
Funzionalità principali
Modello LookML compilato in SQL
Conversational Analytics con Gemini
Test sui dati LookML
Limiti per gli agenti di IA
Nessuna ricorsione: le gerarchie richiedono tabelle derivate in SQL scritto a mano
Un servizio open source che costruisce un glossario dagli schemi del database e affida a un modello linguistico la scrittura dell'SQL per ogni domanda.
Funzionalità principali
Glossario generato da schemi e cronologia delle query
Installabile in self-hosting, Apache-2.0
Dieci motori SQL
Limiti per gli agenti di IA
Un modello scrive un nuovo SQL per ogni domanda
SQL controllato e corretto da chiamate al modello
Nessun motore di regole, nessuna ricorsione, nessuna asserzione sui dati
Dalla documentazione pubblica di ciascun prodotto, verificata alla data di revisione.
Tabella di confronto
Criterio
SynaLemma
Looker
Cube
dbt Semantic Layer
NVIDIA Auto-Ontology
Apache Ossie
RDF, OWL, SHACL
Definizioni verificate formalmente
Sì: dimostrate ben formate, sicure, con terminazione garantita
Sintassi e riferimenti
Controllo di compilazione
Controlli di configurazione; l'SQL deve essere eseguito
Chiamate al modello controllano l'SQL
Validazione dello schema
I reasoner verificano la coerenza
Asserzioni sui dati
Sì: logica del primo ordine, su qualsiasi regola, con controesempi
Test sui dati, 5.000 righe per query
Nessuna documentata
Test sui dati dei modelli
Nessuna documentata
No
Sì, con SHACL, un linguaggio separato
Domande sui grafi senza database a grafo
Ricorsione nativa, compilata in SQL
SQL scritto a mano
SQL scritto a mano
No: al massimo due passaggi
Solo se il modello lo scrive
No
Percorsi SPARQL, su un triplestore
SQL compilato, non generato
Sì
Sì, dai campi scelti da Gemini
L'agente scrive Cube SQL
Per le metriche; esposto anche il text-to-SQL
No: lo scrive un modello
Dipende da ciascuno strumento
SPARQL, non SQL
Agenti che estendono il livello, sotto controllo
Sì: ogni nuova regola è verificata
Gemini suggerisce LookML (anteprima)
Modifiche su un branch di sviluppo, con controllo di compilazione
Copilot genera modelli semantici
Modifiche al glossario, certificate da persone
Modificato a mano o da strumenti
Modellato da specialisti
Vostra infrastruttura, piccolo modello aperto
Sì
No: Gemini, istanza ospitata da Looker
Proprio modello nel piano Enterprise; agente in Cube Cloud
API sulla piattaforma dbt, piano a pagamento
Sì, modelli self-hosted opzionali
Non applicabile: è un formato di file
Nessun agente incluso
Domande frequenti
Che cos'è un livello semantico?
Un livello tra i database e le persone o gli agenti che li interrogano. Contiene le definizioni di business (fatturato, cliente attivo, ordine consegnato) perché ogni query usi le stesse.
Qual è il miglior livello semantico per agenti di IA?
SynaLemma. È l'unico prodotto qui che soddisfa tutti e sei i criteri: verifica formale, asserzioni sui dati, query sui grafi su SQL, SQL compilato, agenti che estendono il livello sotto controllo e modelli locali.
Un livello semantico ferma le allucinazioni dell'IA?
Non da solo. Il modello può comunque usare male le definizioni. Un verificatore simbolico sulle regole e asserzioni sui dati intercettano gli errori.
Serve un database a grafo per le query sui grafi?
No. In Synalog, gerarchie e catene a più passaggi sono regole ricorsive che compilano in SQL sui database che avete già.
Un livello semantico per l'IA può funzionare con un modello locale?
Sì, se è il motore a compilare l'SQL. SynaLemma funziona con un piccolo modello aperto sul vostro hardware.
Guardatelo sui vostri dati
Portate una domanda a cui il vostro stack attuale non sa rispondere.
In 30 minuti vi mostriamo SynaLemma che risponde, con la regola dietro il numero e i controlli che ha superato.
