Chromia векторная база данных: новая попытка融合 AI и Блокчейн
В последнее время цепочечная векторная база данных, построенная на PostgreSQL, привлекла внимание в отрасли, и это считается важным шагом к интеграции технологий ИИ и Блокчейн. Эта база данных снижает барьеры для разработки приложений ИИ-Web3, предлагая интегрированную среду разработки с затратами на 57% ниже, чем у традиционных отраслевых решений. В будущем платформа планирует расшириться до индексации EVM, возможностей ИИ-вывода и более широкой поддержки экосистемы разработчиков, что может сделать ее потенциальным лидером в области инноваций ИИ в Web3.
Состояние интеграции ИИ и Блокчейн
Пересечение ИИ и Блокчейна долгое время привлекает внимание отрасли. Централизованные системы ИИ все еще сталкиваются с проблемами прозрачности, надежности и предсказуемости затрат, и эти области часто рассматриваются как потенциальные решения для Блокчейна.
Несмотря на то, что рынок AI-агентов взорвется в конце 2024 года, большинство проектов лишь достигли поверхностной интеграции двух технологий. Многие инициативы полагаются на спекулятивный интерес к криптовалютам для получения финансирования и曝光, а не на исследование глубокой технологической или функциональной синергии с Web3. В результате, оценка множества проектов упала более чем на 90% от пиковых значений.
Корень проблемы, по которой AI и Блокчейн трудно реализуют существенное сотрудничество, заключается в нескольких структурных трудностях. Наиболее выраженной из них является сложность обработки данных на цепочке, данные по-прежнему разрозненные, а техническая волатильность велика. Если бы доступ к данным и их использование могли быть так же простыми, как в традиционных системах, отрасль, возможно, уже достигла бы более четких результатов.
Эта дилемма похожа на сценарий Ромео и Джульетты: две мощные технологии из разных областей не имеют общего языка или настоящей точки пересечения. Все более очевидно, что отрасли нужна инфраструктура, способная преодолеть разрыв, которая бы дополняла преимущества ИИ и Блокчейна, а также служила бы точкой пересечения для обоих.
Для решения этой задачи необходима система, которая сочетает в себе экономическую эффективность и высокую производительность, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. На этом фоне технология векторных баз данных, поддерживающая большинство современных инноваций в области ИИ, становится ключевым фактором.
Необходимость в векторных базах данных
С распространением применения ИИ векторные базы данных начинают выделяться благодаря решению ограничений традиционных систем баз данных. Эти базы данных хранят сложные данные, такие как текст, изображения, аудио, преобразуя их в математическую форму, называемую "вектором". Поскольку векторные базы данных осуществляют поиск данных на основе схожести (а не точности), они более соответствуют логике понимания языка и контекста, необходимой ИИ.
Традиционные базы данных похожи на каталоги библиотек, которые возвращают только книги, содержащие слово "kitten", в то время как векторные базы данных могут представить такие связанные материалы, как "cat", "dog", "wolf" и т.д. Это стало возможным благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывая отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).
В качестве примера диалога: когда спрашивают "Как ты сегодня себя чувствуешь?", если ответить "Небо особенно ясное", мы все равно можем понять его положительное настроение, даже если не использованы явные эмоциональные слова. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системе интерпретировать потенциальные значения, а не полагаться на прямое соответствие слов. Это имитирует человеческие когнитивные модели, обеспечивая более естественное взаимодействие с ИИ.
В Web2 ценность векторных баз данных широко признана. На несколько платформ уже было вложено значительные инвестиции. В то же время Web3 продолжает испытывать трудности с разработкой сопоставимых решений, что делает интеграцию ИИ и Блокчейн в основном теоретическим вопросом.
Видение векторной базы данных на блокчейне
Некоторый построенный на PostgreSQL Layer1 реляционный Блокчейн выделяется благодаря способности обработки структурированных данных и удобной для разработчиков среде. Опираясь на свою реляционную базу данных, эта платформа уже начала исследовать глубокую интеграцию Блокчейн и AI технологий.
Недавний этап является выпуском расширения, которое интегрирует PgVector (широко используемый инструмент для поиска подобия векторов с открытым исходным кодом в базе данных PostgreSQL). PgVector поддерживает эффективный поиск похожих текстов или изображений, обеспечивая явную практическую ценность для приложений с искусственным интеллектом.
PgVector уже прочно укоренился в традиционной технологии. Часто рассматриваемый как альтернативный сервис для основных баз данных, Supabase использует PgVector для поддержки высокопроизводительного векторного поиска. Его растущая популярность на платформе PostgreSQL отражает широкую уверенность отрасли в этом инструменте.
Интегрируя PgVector, эта платформа вводит возможности векторного поиска в Web3, выравнивая свою инфраструктуру с проверенными стандартами традиционного технологического стека. Эта интеграция сыграет ключевую роль в обновлении основной сети в марте 2025 года и рассматривается как первый шаг к бесшовной интероперации AI-Блокчейн.
Интегрированная среда: полная интеграция Блокчейн и ИИ
Основная проблема, с которой сталкиваются разработчики, пытаясь объединить Блокчейн и ИИ, заключается в сложности. Создание ИИ-приложений на существующих Блокчейнах требует подключения к сложным процессам нескольких внешних систем. Например, разработчикам необходимо хранить данные в цепи, запускать модели ИИ на внешних серверах и строить независимые векторные базы данных.
Такая фрагментированная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне сети, данные должны постоянно перемещаться между цепочкой и внецепочечной средой. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но и создает серьезные уязвимости в безопасности, усиливает риск хакерских атак при передаче данных между системами и снижает общую прозрачность.
Платформа предоставляет основное решение, интегрируя векторные базы данных непосредственно в Блокчейн. На этой платформе все обработки выполняются в цепочке: запросы пользователей преобразуются в векторы, которые затем ищутся на цепочке для поиска похожих данных и возвращаются результаты, обеспечивая обработку в одном окружении на всех этапах.
Простое сравнение: раньше разработчикам нужно было отдельно управлять компонентами, как при приготовлении пищи нужно покупать кастрюлю, сковороду, блендер и духовку. Эта платформа упрощает процесс, предоставляя многофункциональный кухонный комбайн, который объединяет все функции в одной системе.
Этот интеграционный метод значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода подключения, что снижает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и обработки записываются в Блокчейн, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полного слияния Блокчейн и ИИ.
Эффективность затрат: превосходная ценовая конкурентоспособность по сравнению с существующими услугами
Существует широко распространенное предвзятое мнение, что "онлайн-сервисы неудобны и дороги". Особенно это заметно в традиционных моделях Блокчейн, где каждая транзакция приводит к значительным структурным недостаткам, связанным с расходами на топливо и ростом затрат из-за перегрузок в сети. Непредсказуемость затрат становится основным препятствием для компаний, желающих внедрить Блокчейн-решения.
Платформа решает проблемы с помощью эффективной архитектуры и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели топливных сборов Блокчейна, платформа вводит систему аренды вычислительных единиц сервера (SCU), аналогичную ценовой структуре некоторых облачных услуг. Эта модель инстанцирования согласуется с привычной ценовой политикой облачных услуг, устраняя распространенные колебания затрат Блокчейн-сети.
В частности, пользователи могут арендовать SCU на неделю с использованием родного токена. Каждый SCU предоставляет 16 ГБ базового хранилища, стоимость которого линейно увеличивается в зависимости от использования. SCU можно гибко настраивать в зависимости от потребностей, что обеспечивает гибкое и эффективное распределение ресурсов. Эта модель сохраняет децентрализованность сети, одновременно интегрируя предсказуемую тарифную модель использования Web2, что значительно повышает прозрачность и эффективность затрат.
Векторная база данных этой платформы дополнительно усиливает ценовые преимущества. Согласно внутреннему бенчмаркингу, ежемесячные операционные расходы этой базы данных составляют 727 долларов США (основано на 2 SCU и 50 ГБ хранилища), что на 57% ниже, чем у аналогичных решений векторных баз данных Web2.
Эта ценовая конкурентоспособность основана на множественной структурной эффективности. Платформа получает выгоду от технической оптимизации адаптации PgVector к ончейн-окружению, но более значительное влияние исходит от его децентрализованной модели поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую ценовую надбавку на инфраструктуру, в то время как эта платформа непосредственно предоставляет вычислительную мощность и хранение через операторов узлов, сокращая промежуточные уровни и сопутствующие затраты.
Распределенная структура также повышает надежность услуг. Параллельная работа нескольких узлов делает сеть естественно высокодоступной, даже если отдельные узлы выходят из строя. Таким образом, типичные высокие затраты на высокодоступную инфраструктуру и большие команды поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что уменьшает операционные расходы и усиливает устойчивость системы.
Блокчейн и начало слияния с ИИ
Несмотря на то, что платформа была запущена всего месяц назад, векторная база данных уже продемонстрировала раннюю привлекательность, и в настоящее время разрабатываются несколько инновационных случаев использования. Чтобы ускорить внедрение, платформа активно поддерживает строителей, финансируя затраты на использование векторной базы данных.
Эти гранты снижают барьеры для экспериментов, позволяя разработчикам с меньшими рисками исследовать новые идеи. Потенциальные приложения охватывают интеграцию ИИ в DeFi-сервисы, прозрачные системы рекомендаций контента, платформы для совместного использования пользовательских данных и инструменты управления знаниями, управляемые сообществом.
Предположим, что примером является "AI Web3 исследовательский хаб", разработанный некоторой компанией. Эта система использует инфраструктуру платформы для преобразования исследовательского контента и данных Web3 проектов в векторные вложения, которые предоставляют интеллектуальные услуги AI-агенты.
Эти AI-агенты могут напрямую запрашивать данные из блокчейна через векторную базу данных на данной платформе, что значительно ускоряет ответ. В сочетании с возможностями индексации EVM система может анализировать деятельность в блокчейнах Ethereum, BNB Chain, Base и других, поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст диалога пользователей хранится в блокчейне, предоставляя конечным пользователям, таким как инвесторы, полностью прозрачный поток рекомендаций.
С ростом разнообразных случаев использования генерируется и сохраняется больше данных на этой платформе, что закладывает основу для "AI-флайера". Текст, изображения и данные транзакций из приложений Блокчейн хранятся в базе данных в структурированном векторном формате, формируя богатый набор данных, пригодных для обучения ИИ.
Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, который способствует постоянному улучшению производительности. Например, ИИ, обученный на огромном количестве пользовательских торговых моделей, может предоставлять более точные и персонализированные финансовые рекомендации. Эти передовые приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, способствует накоплению более богатых данных, формируя замкнутый цикл устойчивого развития экосистемы.
Будущая дорожная карта
После запуска основной сети платформа сосредоточится на трех основных областях:
Укрепление EVM индексации основных цепочек, таких как BSC, Эфириум, Base и другие;
Расширение возможностей искусственного интеллекта для поддержки более широких моделей и случаев использования;
Расширение экосистемы разработчиков с помощью более удобных инструментов и инфраструктуры.
Инновации индексирования EVM
Внутренняя сложность Блокчейн на протяжении долгого времени была основной преградой для разработчиков. Для этого платформа представила инновационную индексную схему, ориентированную на разработчиков, с целью коренным образом упростить запросы к данным в блоках. Цель ясна: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы сделать данные Блокчейн более доступными.
Этот метод представляет собой значительное изменение в способах отслеживания транзакций NFT на Ethereum. Платформа динамически изучает модели и структуры данных, заменяя жесткие предопределенные структуры запросов, что позволяет определять наиболее эффективные пути для извлечения информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю транзакций игровых предметов, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.
Расширение возможностей ИИ вывода
Упомянутый прогресс в индексации данных закладывает основу для расширения возможностей ИИ платформы. Проект успешно запустил первый расширенный ИИ вывод в тестовой сети, с акцентом на поддержку открытых ИИ моделей. Стоит отметить, что введение клиента на Python значительно снизило сложность интеграции моделей машинного обучения в этой среде.
Это развитие выходит за рамки технологической оптимизации и отражает стратегическое соответствие с быстрым темпом инноваций в моделях ИИ. Путем поддержки выполнения все более разнообразных мощных моделей ИИ непосредственно на узлах поставщиков эта платформа стремится преодолеть границы распределенного обучения и вывода ИИ.
Стратегия расширения экосистемы разработчиков
Платформа активно устанавливает сотрудничество, чтобы раскрыть весь потенциал технологий векторных баз данных, сосредотачиваясь на разработке приложений, управляемых ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса сети.
Компания нацелена на высокоэффективные области, такие как исследование ИИ, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства. Этот проект выходит за рамки технической поддержки и создает платформу, на которой разработчики могут создавать приложения с реальной пользовательской ценностью. Ранее улучшенная индексация данных и ИИ推
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
База данных векторов Chromia: инновации AI в блокчейне ведут новую эру Web3
Chromia векторная база данных: новая попытка融合 AI и Блокчейн
В последнее время цепочечная векторная база данных, построенная на PostgreSQL, привлекла внимание в отрасли, и это считается важным шагом к интеграции технологий ИИ и Блокчейн. Эта база данных снижает барьеры для разработки приложений ИИ-Web3, предлагая интегрированную среду разработки с затратами на 57% ниже, чем у традиционных отраслевых решений. В будущем платформа планирует расшириться до индексации EVM, возможностей ИИ-вывода и более широкой поддержки экосистемы разработчиков, что может сделать ее потенциальным лидером в области инноваций ИИ в Web3.
Состояние интеграции ИИ и Блокчейн
Пересечение ИИ и Блокчейна долгое время привлекает внимание отрасли. Централизованные системы ИИ все еще сталкиваются с проблемами прозрачности, надежности и предсказуемости затрат, и эти области часто рассматриваются как потенциальные решения для Блокчейна.
Несмотря на то, что рынок AI-агентов взорвется в конце 2024 года, большинство проектов лишь достигли поверхностной интеграции двух технологий. Многие инициативы полагаются на спекулятивный интерес к криптовалютам для получения финансирования и曝光, а не на исследование глубокой технологической или функциональной синергии с Web3. В результате, оценка множества проектов упала более чем на 90% от пиковых значений.
Корень проблемы, по которой AI и Блокчейн трудно реализуют существенное сотрудничество, заключается в нескольких структурных трудностях. Наиболее выраженной из них является сложность обработки данных на цепочке, данные по-прежнему разрозненные, а техническая волатильность велика. Если бы доступ к данным и их использование могли быть так же простыми, как в традиционных системах, отрасль, возможно, уже достигла бы более четких результатов.
Эта дилемма похожа на сценарий Ромео и Джульетты: две мощные технологии из разных областей не имеют общего языка или настоящей точки пересечения. Все более очевидно, что отрасли нужна инфраструктура, способная преодолеть разрыв, которая бы дополняла преимущества ИИ и Блокчейна, а также служила бы точкой пересечения для обоих.
Для решения этой задачи необходима система, которая сочетает в себе экономическую эффективность и высокую производительность, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. На этом фоне технология векторных баз данных, поддерживающая большинство современных инноваций в области ИИ, становится ключевым фактором.
Необходимость в векторных базах данных
С распространением применения ИИ векторные базы данных начинают выделяться благодаря решению ограничений традиционных систем баз данных. Эти базы данных хранят сложные данные, такие как текст, изображения, аудио, преобразуя их в математическую форму, называемую "вектором". Поскольку векторные базы данных осуществляют поиск данных на основе схожести (а не точности), они более соответствуют логике понимания языка и контекста, необходимой ИИ.
Традиционные базы данных похожи на каталоги библиотек, которые возвращают только книги, содержащие слово "kitten", в то время как векторные базы данных могут представить такие связанные материалы, как "cat", "dog", "wolf" и т.д. Это стало возможным благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывая отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).
В качестве примера диалога: когда спрашивают "Как ты сегодня себя чувствуешь?", если ответить "Небо особенно ясное", мы все равно можем понять его положительное настроение, даже если не использованы явные эмоциональные слова. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системе интерпретировать потенциальные значения, а не полагаться на прямое соответствие слов. Это имитирует человеческие когнитивные модели, обеспечивая более естественное взаимодействие с ИИ.
В Web2 ценность векторных баз данных широко признана. На несколько платформ уже было вложено значительные инвестиции. В то же время Web3 продолжает испытывать трудности с разработкой сопоставимых решений, что делает интеграцию ИИ и Блокчейн в основном теоретическим вопросом.
Видение векторной базы данных на блокчейне
Некоторый построенный на PostgreSQL Layer1 реляционный Блокчейн выделяется благодаря способности обработки структурированных данных и удобной для разработчиков среде. Опираясь на свою реляционную базу данных, эта платформа уже начала исследовать глубокую интеграцию Блокчейн и AI технологий.
Недавний этап является выпуском расширения, которое интегрирует PgVector (широко используемый инструмент для поиска подобия векторов с открытым исходным кодом в базе данных PostgreSQL). PgVector поддерживает эффективный поиск похожих текстов или изображений, обеспечивая явную практическую ценность для приложений с искусственным интеллектом.
PgVector уже прочно укоренился в традиционной технологии. Часто рассматриваемый как альтернативный сервис для основных баз данных, Supabase использует PgVector для поддержки высокопроизводительного векторного поиска. Его растущая популярность на платформе PostgreSQL отражает широкую уверенность отрасли в этом инструменте.
Интегрируя PgVector, эта платформа вводит возможности векторного поиска в Web3, выравнивая свою инфраструктуру с проверенными стандартами традиционного технологического стека. Эта интеграция сыграет ключевую роль в обновлении основной сети в марте 2025 года и рассматривается как первый шаг к бесшовной интероперации AI-Блокчейн.
Интегрированная среда: полная интеграция Блокчейн и ИИ
Основная проблема, с которой сталкиваются разработчики, пытаясь объединить Блокчейн и ИИ, заключается в сложности. Создание ИИ-приложений на существующих Блокчейнах требует подключения к сложным процессам нескольких внешних систем. Например, разработчикам необходимо хранить данные в цепи, запускать модели ИИ на внешних серверах и строить независимые векторные базы данных.
Такая фрагментированная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне сети, данные должны постоянно перемещаться между цепочкой и внецепочечной средой. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но и создает серьезные уязвимости в безопасности, усиливает риск хакерских атак при передаче данных между системами и снижает общую прозрачность.
Платформа предоставляет основное решение, интегрируя векторные базы данных непосредственно в Блокчейн. На этой платформе все обработки выполняются в цепочке: запросы пользователей преобразуются в векторы, которые затем ищутся на цепочке для поиска похожих данных и возвращаются результаты, обеспечивая обработку в одном окружении на всех этапах.
Простое сравнение: раньше разработчикам нужно было отдельно управлять компонентами, как при приготовлении пищи нужно покупать кастрюлю, сковороду, блендер и духовку. Эта платформа упрощает процесс, предоставляя многофункциональный кухонный комбайн, который объединяет все функции в одной системе.
Этот интеграционный метод значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода подключения, что снижает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и обработки записываются в Блокчейн, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полного слияния Блокчейн и ИИ.
Эффективность затрат: превосходная ценовая конкурентоспособность по сравнению с существующими услугами
Существует широко распространенное предвзятое мнение, что "онлайн-сервисы неудобны и дороги". Особенно это заметно в традиционных моделях Блокчейн, где каждая транзакция приводит к значительным структурным недостаткам, связанным с расходами на топливо и ростом затрат из-за перегрузок в сети. Непредсказуемость затрат становится основным препятствием для компаний, желающих внедрить Блокчейн-решения.
Платформа решает проблемы с помощью эффективной архитектуры и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели топливных сборов Блокчейна, платформа вводит систему аренды вычислительных единиц сервера (SCU), аналогичную ценовой структуре некоторых облачных услуг. Эта модель инстанцирования согласуется с привычной ценовой политикой облачных услуг, устраняя распространенные колебания затрат Блокчейн-сети.
В частности, пользователи могут арендовать SCU на неделю с использованием родного токена. Каждый SCU предоставляет 16 ГБ базового хранилища, стоимость которого линейно увеличивается в зависимости от использования. SCU можно гибко настраивать в зависимости от потребностей, что обеспечивает гибкое и эффективное распределение ресурсов. Эта модель сохраняет децентрализованность сети, одновременно интегрируя предсказуемую тарифную модель использования Web2, что значительно повышает прозрачность и эффективность затрат.
Векторная база данных этой платформы дополнительно усиливает ценовые преимущества. Согласно внутреннему бенчмаркингу, ежемесячные операционные расходы этой базы данных составляют 727 долларов США (основано на 2 SCU и 50 ГБ хранилища), что на 57% ниже, чем у аналогичных решений векторных баз данных Web2.
Эта ценовая конкурентоспособность основана на множественной структурной эффективности. Платформа получает выгоду от технической оптимизации адаптации PgVector к ончейн-окружению, но более значительное влияние исходит от его децентрализованной модели поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую ценовую надбавку на инфраструктуру, в то время как эта платформа непосредственно предоставляет вычислительную мощность и хранение через операторов узлов, сокращая промежуточные уровни и сопутствующие затраты.
Распределенная структура также повышает надежность услуг. Параллельная работа нескольких узлов делает сеть естественно высокодоступной, даже если отдельные узлы выходят из строя. Таким образом, типичные высокие затраты на высокодоступную инфраструктуру и большие команды поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что уменьшает операционные расходы и усиливает устойчивость системы.
Блокчейн и начало слияния с ИИ
Несмотря на то, что платформа была запущена всего месяц назад, векторная база данных уже продемонстрировала раннюю привлекательность, и в настоящее время разрабатываются несколько инновационных случаев использования. Чтобы ускорить внедрение, платформа активно поддерживает строителей, финансируя затраты на использование векторной базы данных.
Эти гранты снижают барьеры для экспериментов, позволяя разработчикам с меньшими рисками исследовать новые идеи. Потенциальные приложения охватывают интеграцию ИИ в DeFi-сервисы, прозрачные системы рекомендаций контента, платформы для совместного использования пользовательских данных и инструменты управления знаниями, управляемые сообществом.
Предположим, что примером является "AI Web3 исследовательский хаб", разработанный некоторой компанией. Эта система использует инфраструктуру платформы для преобразования исследовательского контента и данных Web3 проектов в векторные вложения, которые предоставляют интеллектуальные услуги AI-агенты.
Эти AI-агенты могут напрямую запрашивать данные из блокчейна через векторную базу данных на данной платформе, что значительно ускоряет ответ. В сочетании с возможностями индексации EVM система может анализировать деятельность в блокчейнах Ethereum, BNB Chain, Base и других, поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст диалога пользователей хранится в блокчейне, предоставляя конечным пользователям, таким как инвесторы, полностью прозрачный поток рекомендаций.
С ростом разнообразных случаев использования генерируется и сохраняется больше данных на этой платформе, что закладывает основу для "AI-флайера". Текст, изображения и данные транзакций из приложений Блокчейн хранятся в базе данных в структурированном векторном формате, формируя богатый набор данных, пригодных для обучения ИИ.
Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, который способствует постоянному улучшению производительности. Например, ИИ, обученный на огромном количестве пользовательских торговых моделей, может предоставлять более точные и персонализированные финансовые рекомендации. Эти передовые приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, способствует накоплению более богатых данных, формируя замкнутый цикл устойчивого развития экосистемы.
Будущая дорожная карта
После запуска основной сети платформа сосредоточится на трех основных областях:
Укрепление EVM индексации основных цепочек, таких как BSC, Эфириум, Base и другие;
Расширение возможностей искусственного интеллекта для поддержки более широких моделей и случаев использования;
Расширение экосистемы разработчиков с помощью более удобных инструментов и инфраструктуры.
Инновации индексирования EVM
Внутренняя сложность Блокчейн на протяжении долгого времени была основной преградой для разработчиков. Для этого платформа представила инновационную индексную схему, ориентированную на разработчиков, с целью коренным образом упростить запросы к данным в блоках. Цель ясна: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы сделать данные Блокчейн более доступными.
Этот метод представляет собой значительное изменение в способах отслеживания транзакций NFT на Ethereum. Платформа динамически изучает модели и структуры данных, заменяя жесткие предопределенные структуры запросов, что позволяет определять наиболее эффективные пути для извлечения информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю транзакций игровых предметов, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.
Расширение возможностей ИИ вывода
Упомянутый прогресс в индексации данных закладывает основу для расширения возможностей ИИ платформы. Проект успешно запустил первый расширенный ИИ вывод в тестовой сети, с акцентом на поддержку открытых ИИ моделей. Стоит отметить, что введение клиента на Python значительно снизило сложность интеграции моделей машинного обучения в этой среде.
Это развитие выходит за рамки технологической оптимизации и отражает стратегическое соответствие с быстрым темпом инноваций в моделях ИИ. Путем поддержки выполнения все более разнообразных мощных моделей ИИ непосредственно на узлах поставщиков эта платформа стремится преодолеть границы распределенного обучения и вывода ИИ.
Стратегия расширения экосистемы разработчиков
Платформа активно устанавливает сотрудничество, чтобы раскрыть весь потенциал технологий векторных баз данных, сосредотачиваясь на разработке приложений, управляемых ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса сети.
Компания нацелена на высокоэффективные области, такие как исследование ИИ, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства. Этот проект выходит за рамки технической поддержки и создает платформу, на которой разработчики могут создавать приложения с реальной пользовательской ценностью. Ранее улучшенная индексация данных и ИИ推