Het RelationalAI-alternatief met bewezen regels, op elke SQL-database
SynaLemma beantwoordt vragen over uw bedrijfsdata met regels waarvan bewezen is dat ze veilig zijn en eindigen voordat ze draaien, en die daarna naar SQL worden gecompileerd op de databases die u al gebruikt.
SynaLemma vs RelationalAI: de belangrijkste verschillen
-
Elke regel bewezen voordat hij draait
Een symbolische verifier bewijst dat elke regel welgevormd en veilig is en eindigt. Een ongeldige regel wordt geweigerd, met de reden, voordat er SQL draait.
-
Asserties die de foute rijen aanwijzen
Sleutels, verwijzingen, totalen of transitiviteit worden in eerste-orde logica geschreven. De engine doorzoekt de hele tabel en geeft de rijen terug die ze schenden.
-
Elke SQL-database, niet één warehouse
Regels, ook recursieve, worden naar SQL gecompileerd op PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB en SQLite, zonder engine om naast de database te installeren.
-
De agent schrijft nooit SQL
De agent schrijft regels, geen SQL. De engine controleert elke regel en schrijft daarna SQL die alleen uw tabellen leest: geen ruwe SQL en geen injectie, formeel bewezen.
-
Zelfde vraag, zelfde SQL
Dezelfde vraag compileert altijd naar dezelfde SQL, en elk cijfer verwijst naar de regel waar het vandaan komt. Uw team kan die regel lezen, corrigeren of vergrendelen.
-
Soeverein door ontwerp, niet door contract
Data, regels en model blijven op uw infrastructuur. De engine compileert de SQL, dus een klein open model volstaat, zonder kosten per token. De Synalog-engine is open source, onder Apache-2.0.
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");SynaLemma vs RelationalAI in één oogopslag
| Criterium | SynaLemma | RelationalAI |
|---|---|---|
| Hoe een agent antwoordt | Schrijft een regel; de engine bewijst die en compileert de SQL | Samengestelde PyRel-query's (Snowflake Intelligence) of PyRel geschreven door een coding agent |
| Wat de definities controleert | Elke regel bewezen welgevormd, veilig en eindigend, voordat hij draait | Typecontroles bij het compileren; geen bewijs dat regels veilig zijn of eindigen |
| Controles op de data | Asserties in eerste-orde logica die de rijen teruggeven die ze schenden | Requirements en constraints; falende rijen niet gedocumenteerd |
| Hiërarchieën en ketens over meerdere stappen | Native recursie op elke diepte, met geverifieerde beëindiging | Recursieve regels en graafalgoritmen zoals bereikbaarheid |
| Definities geschreven in | Synalog, een open-source logische taal met een compiler | Python, met de bibliotheek PyRel |
| Waar het draait | SQL op PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB, SQLite | Een native app in Snowflake; regels en query's draaien ook op een lokale DuckDB |
| Taalmodel | Het model dat u kiest: een klein open model volstaat, zonder kosten per token | Cortex voor Snowflake Intelligence; uw coding agent via skills |
| Implementatie | On-premises, op uw infrastructuur | Snowflake op AWS of Azure voor productie |
Waarom teams een RelationalAI-alternatief zoeken
-
Typecontroles, geen bewijs van beëindiging
PyRel controleert typen bij het compileren (compilatie); er is geen controle gedocumenteerd dat een regel veilig is of eindigt, en de eerdere documentatie van Rel waarschuwt voor recursie die nooit convergeert (recursie in Rel).
-
Geen tegenvoorbeelden
Een falende requirement laat de query mislukken met een fout; het teruggeven van de rijen die haar schenden is niet gedocumenteerd (require).
-
Gebouwd voor Snowflake
De gedocumenteerde productie-installatie is een native app binnen een Snowflake-account; de redeneerengines voor grafen, optimalisatie en machine learning vereisen een verbinding met Snowflake (installatie).
RelationalAI-alternatief: veelgestelde vragen
Wat is het beste RelationalAI-alternatief voor AI-agents?
SynaLemma. Van elke regel wordt bewezen dat hij veilig is en eindigt voordat hij draait, asserties wijzen de foute rijen aan, en regels compileren naar SQL op de databases die u al gebruikt, niet alleen op Snowflake.
Draait RelationalAI buiten Snowflake?
De gedocumenteerde productie-installatie is een native app binnen een Snowflake-account; regels en query's kunnen ook op een lokale DuckDB-database draaien. Synalog compileert naar SQL voor PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Trino, Presto, DuckDB en SQLite.
Wat voegt formele verificatie toe aan een regelengine?
Ze bewijst dat elke regel welgevormd en veilig is en eindigt voordat hij draait, zodat een agent geen regel kan toevoegen die in een lus blijft hangen of onbegrensde resultaten teruggeeft.
Kan SynaLemma draaien met een lokaal model?
Ja. Een klein open model op uw eigen hardware volstaat, omdat de engine de SQL compileert.
Bronnen
- Documentatie van RelationalAI: startpagina
- Documentatie van RelationalAI: redeneren op basis van regels
- Documentatie van RelationalAI: compilatie
- Documentatie van RelationalAI: require
- Documentatie van RelationalAI: redeneren over grafen
- Documentatie van RelationalAI: installatie in Snowflake
- Documentatie van RelationalAI: templates
- Documentatie van Rel (vorige versie): recursie
- Synalog op GitHub (Apache-2.0)
Gecontroleerd aan de hand van de openbare documentatie van elk product op de herzieningsdatum. Een fout melden: contact@synalinks.com.
Andere vergelijkingen
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.