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AI助力區塊鏈數據服務革新：從節點到全鏈智能索引
區塊鏈數據索引技術的演進:從節點到AI賦能的全鏈數據服務
1. 引言
區塊鏈技術的發展帶來了去中心化應用(dApp)的興起,從最初的 Etheroll、ETHLend 和 CryptoKitties,到如今遍布各類區塊鏈的金融、遊戲和社交 dApp。在這個過程中,dApp 所依賴的數據源頭變得越來越重要。
2024年,人工智能和Web3成爲熱點話題。在AI領域,數據就像是生命之源,推動着系統的學習和進化。沒有海量數據的支持,再先進的AI算法也難以發揮其應有的智能。
本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的發展歷程,分析數據索引技術的演變,並對比幾個主要的區塊鏈數據服務協議,特別關注其在AI技術應用方面的創新。
2. 數據索引的演進:從區塊鏈節點到全鏈數據庫
2.1 數據源頭:區塊鏈節點
區塊鏈被稱爲去中心化的記帳本,其核心是由衆多節點共同維護的分布式網路。每個節點都保存完整的區塊鏈數據副本,確保網路的去中心化特性。然而,對普通用戶而言,自建和維護節點不僅技術門檻高,還需要承擔高昂的硬件和帶寬成本。
爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生。它們負責節點的運維,通過RPC端點提供數據訪問服務。盡管公共RPC端點免費使用,但存在速率限制,可能影響dApp的用戶體驗。私有RPC端點雖然性能更佳,但對於復雜查詢仍顯效率低下,且存在擴展性和跨網路兼容性問題。
2.2 數據解析:從原始數據到可用數據
區塊鏈節點提供的原始數據通常經過加密和編碼,直接處理這些數據對普通用戶和開發者來說難度較大。數據解析過程將復雜的原始數據轉換爲更易理解和操作的格式,是數據索引流程中的關鍵一步。
2.3 數據索引器的演進
隨着區塊鏈數據量激增,數據索引器的需求日益突出。索引器通過組織鏈上數據並將其存入數據庫,實現高效查詢。它們提供統一的查詢接口,讓開發者能夠使用標準化查詢語言快速檢索所需信息。
不同類型的索引器各有優勢:
面對龐大的數據量,主流索引器協議不僅支持多鏈索引,還針對不同應用定制了數據解析框架。索引器的出現大幅提升了數據索引和查詢效率,支持復雜查詢和數據過濾,爲區塊鏈數據訪問帶來重要創新。
2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊
隨着應用需求日益復雜,標準化的API索引格式難以滿足多樣化的查詢需求。現代數據管道架構中的"流優先"方法成爲解決方案,實現實時數據處理和分析。區塊鏈數據服務提供商也逐步向構建數據流方向發展,推出了各種實時數據湖產品。
這些服務旨在提供實時區塊鏈交易解析和全面查詢能力。通過現代數據管道視角重新定義鏈上數據管理,爲定制高性能數據集開闢了新的可能性。
3. AI + Database:The Graph、Chainbase和Space and Time的深入對比
3.1 The Graph
The Graph網路通過去中心化節點網路提供多鏈數據索引和查詢服務。其核心產品包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,服務於用戶的查詢需求。
子圖(Subgraphs)是The Graph的基礎數據結構,定義了數據提取和轉換方式。網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個角色組成,共同支持web3應用的數據需求。
The Graph正積極擁抱AI技術。其核心開發團隊Semiotic Labs開發了AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具,分別優化了索引定價、資源分配和用戶查詢體驗。
3.2 Chainbase
Chainbase作爲全鏈數據網路,整合了多個區塊鏈的數據。其特點包括:
Chainbase的AI模型Theia基於NVIDIA的DORA模型,通過分析鏈上和鏈下數據,提供智能化的數據服務。
3.3 Space and Time
Space and Time(SxT)致力於打造可驗證的計算層,擴展零知識證明技術。其核心創新是Proof of SQL,一種確保SQL查詢結果可驗證的ZKP技術。
SxT與微軟AI實驗室合作,開發生成式AI工具,簡化區塊鏈數據處理。用戶可通過自然語言查詢,AI自動轉換爲SQL並執行。
結論與展望
區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據,經過解析和索引器發展,最終演進到AI賦能的全鏈數據服務。這一過程不斷提高了數據訪問效率和智能化水平。
未來,隨着AI和零知識證明等技術的進步,區塊鏈數據服務將更加智能和安全。作爲基礎設施,它將持續爲行業創新提供支持。