Het NVIDIA Auto-Ontology-alternatief met symbolische verificatie
SynaLemma compileert SQL uit geverifieerde regels. Dezelfde vraag geeft altijd dezelfde query, en een symbolische verifier, geen model, controleert het werk.
SynaLemma vs NVIDIA Auto-Ontology in één oogopslag
| Criterium | SynaLemma | NVIDIA Auto-Ontology |
|---|---|---|
| Wat de laag is | Een Synalog-programma: regels die naar SQL compileren | Een woordenlijst van termen, kolomkoppelingen en SQL-fragmenten in Postgres en pgvector |
| Wie de SQL schrijft | De engine compileert die uit de regels | Een taalmodel, voor elke vraag |
| Zelfde vraag, zelfde query | Ja, de compilatie is deterministisch | Niet gegarandeerd: SQL wordt per vraag gegenereerd |
| Wat het werk controleert | Een symbolische verifier bewijst dat elke regel welgevormd en veilig is en eindigt | Modelaanroepen controleren en herstellen de SQL; mensen certificeren termen |
| Controles op de data | Asserties in eerste-orde logica, met tegenvoorbeelden | Niets gedocumenteerd |
| Hiërarchieën en ketens over meerdere stappen | Native recursie, met geverifieerde beëindiging | Geen regelengine: welke SQL het model ook schrijft |
| Taalmodel | Een klein open model, op een harness dat wij hebben geoptimaliseerd | Nemotron-modellen, standaard via de gehoste API van NVIDIA |
Waarom teams een Auto-Ontology-alternatief zoeken
-
Een model schrijft SQL voor elke vraag. De woordenlijst stuurt het; de query verandert telkens (README).
-
Modelaanroepen controleren de SQL. Controles en herstellingen gebeuren door taalmodellen, dus beide kunnen zich op dezelfde manier vergissen.
-
Geen regelengine. Geen recursie, geen redeneren over tijd, geen asserties op de data.
-
Een woordenlijst, geen programma. Termen, kolomkoppelingen en SQL-fragmenten, opgeslagen in Postgres en pgvector.
SynaLemma vs Auto-Ontology: de belangrijkste verschillen
1. Deterministische SQL
Regels compileren naar SQL. Dezelfde vraag geeft altijd dezelfde query, en elk antwoord vermeldt zijn regel.
2. Symbolische verificatie
Een verifier bewijst dat elke regel welgevormd en veilig is en eindigt. Geen model controleert een ander model.
3. Asserties op de data
Uitspraken in eerste-orde logica worden op uw tabellen gecontroleerd, met tegenvoorbeelden wanneer ze falen.
4. Een rijkere taal
Regels bouwen voort op andere regels, met recursie, negatie en redeneren over tijd.
5. Soeverein door ontwerp, niet door contract
SynaLemma draait on-premises: data, regels en model blijven op uw infrastructuur. De engine compileert de SQL, dus een klein open model volstaat.
Voorbeeld: een assertie die een ontbrekende klant opvangt
Omzet per klant, met drie asserties. Klant 12 ontbreekt in de klantentabel; de engine noemt de rij.
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");Bronnen
Gecontroleerd aan de hand van de openbare documentatie van elk product op de herzieningsdatum. Een fout melden: contact@synalinks.com.
Auto-Ontology-alternatief: veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen SynaLemma en NVIDIA Auto-Ontology?
In Auto-Ontology schrijft een model SQL voor elke vraag. SynaLemma compileert SQL uit geverifieerde regels, gecontroleerd door een symbolische verifier.
Volstaat het om SQL met een tweede model te controleren?
Nee. Twee probabilistische systemen kunnen zich op dezelfde manier vergissen. Een symbolische verifier geeft eigenschappen die altijd gelden.
Heeft SynaLemma frontiermodellen nodig?
Nee. Een klein open model op uw eigen hardware volstaat.
Neem een vraag mee die uw huidige stack niet kan beantwoorden.
In 30 minuten laten wij zien hoe SynaLemma die beantwoordt, met de regel achter het getal en de controles die het doorstond.