Formele verificatie van definities voordat ze draaien
Asserties die de data controleren en tegenvoorbeelden teruggeven
Graafquery's zonder grafendatabase
Gecompileerde SQL, niet per vraag gegenereerd
Agents breiden de laag uit onder controle
Soeverein door ontwerp, niet door contract: on-premises, met een klein open model
1. SynaLemma
Geverifieerde semantische laag · taal Synalog
Regels geschreven in Synalog, een logische taal die naar SQL compileert. Elke regel wordt formeel geverifieerd, en de data wordt aan asserties getoetst voordat er een antwoord wordt gegeven.
Belangrijkste functies
Formele verificatie: van elke regel is bewezen dat hij welgevormd en veilig is en eindigt
Asserties in eerste-orde logica, met tegenvoorbeelden
Native recursie: graafquery's op SQL, zonder grafendatabase
SQL gecompileerd door de engine, nooit per vraag gegenereerd
Draait op een klein open model, op uw infrastructuur
Implementatie
Soeverein door ontwerp, niet door contract: on-premises, op uw infrastructuur
Geleverd met forward-deployed engineers
De analist schrijft de Synalog-regels voor u
Echte uitvoer van de engine: een cyclus opgevangen in een stuklijst
parts.l
# De stuklijst, gelezen uit de database.Component(assembly:,part:,quantity:):-bom(assembly:,part:,quantity:);# Een onderdeel zit rechtstreeks in een samenstelling, of in een van haar onderdelen.@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
BI-platform · LookML
Het BI-platform van Google. LookML-modellen worden naar SQL gecompileerd, en Gemini beantwoordt vragen door velden uit een Explore te kiezen.
Belangrijkste functies
LookML-model gecompileerd naar SQL
Conversational Analytics met Gemini
LookML-datatests
Beperkingen voor AI-agents
Geen recursie: hiërarchieën vereisen met de hand geschreven SQL in afgeleide tabellen
Op basis van de openbare documentatie van elk product, gecontroleerd op de herzieningsdatum.
Vergelijkingstabel
Criterium
SynaLemma
Looker
Cube
dbt Semantic Layer
NVIDIA Auto-Ontology
Apache Ossie
RDF, OWL, SHACL
Definities formeel geverifieerd
Ja: bewezen welgevormd, veilig, eindigend
Syntaxis en verwijzingen
Compilatiecontrole
Configuratiecontroles; de SQL moet draaien
Modelaanroepen controleren de SQL
Schemavalidatie
Reasoners controleren de consistentie
Asserties op de data
Ja: eerste-orde logica, elke regel, tegenvoorbeelden
Datatests, 5.000 rijen per query
Niets gedocumenteerd
Datatests op modellen
Niets gedocumenteerd
Nee
Ja, met SHACL, een aparte taal
Graafvragen zonder grafendatabase
Native recursie, gecompileerd naar SQL
Met de hand geschreven SQL
Met de hand geschreven SQL
Nee: hooguit twee stappen
Alleen als het model het schrijft
Nee
SPARQL-paden, op een triplestore
SQL gecompileerd, niet gegenereerd
Ja
Ja, uit velden die Gemini kiest
De agent schrijft Cube SQL
Voor metrics; ook text-to-SQL beschikbaar
Nee: een model schrijft het
Aan elke tool zelf
SPARQL, geen SQL
Agents breiden de laag uit, onder controle
Ja: elke nieuwe regel geverifieerd
Gemini stelt LookML voor (preview)
Wijzigingen op een dev-branch, met compilatiecontrole
Copilot genereert semantische modellen
Wijzigingen in de woordenlijst, gecertificeerd door mensen
Met de hand of door tools bewerkt
Gemodelleerd door specialisten
Uw infrastructuur, klein open model
Ja
Nee: Gemini, gehost door Looker
Eigen model op Enterprise; agent in Cube Cloud
API's op het dbt-platform, betaald abonnement
Ja, zelf gehoste modellen optioneel
Niet van toepassing: een bestandsformaat
Geen agent inbegrepen
Veelgestelde vragen
Wat is een semantische laag?
Een laag tussen databases en de mensen of agents die ze bevragen. Ze bevat de zakelijke definities (omzet, actieve klant, geleverde bestelling), zodat elke query dezelfde gebruikt.
Wat is de beste semantische laag voor AI-agents?
SynaLemma. Het is het enige product hier dat aan alle zes criteria voldoet: formele verificatie, asserties op de data, graafquery's op SQL, gecompileerde SQL, agents die de laag onder controle uitbreiden, en lokale modellen.
Voorkomt een semantische laag AI-hallucinaties?
Niet op zichzelf. Het model kan de definities nog steeds verkeerd gebruiken. Een symbolische verifier op de regels en asserties op de data vangen de fouten op.
Heb ik een grafendatabase nodig voor graafquery's?
Nee. In Synalog zijn hiërarchieën en ketens over meerdere stappen recursieve regels die naar SQL compileren op uw bestaande databases.
Kan een semantische laag voor AI draaien op een lokaal model?
Ja, als de engine de SQL compileert. SynaLemma draait op een klein open model op uw eigen hardware.
Zie het op uw data
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.
