Chromia Vektör Veritabanı: AI ve Blok Zinciri'nin Birleşiminde Yeni Bir Deneme
Son günlerde, PostgreSQL tabanlı bir zincir üstü vektör veri tabanı sektörde dikkat çekti ve bu, AI ile Blok Zinciri teknolojisinin entegrasyonu açısından önemli bir adım olarak görülüyor. Bu veri tabanı, geleneksel endüstri çözümlerine kıyasla %57 daha düşük maliyetle entegre geliştirme ortamı sunarak AI-Web3 uygulama geliştirme engellerini azaltıyor. Gelecekte, bu platformun EVM indeksine, AI çıkarım yeteneklerine ve daha geniş bir geliştirici ekosistem desteğine genişlemesi planlanıyor ve Web3 alanında AI inovasyonunun potansiyel lideri olması bekleniyor.
AI ve Blok Zinciri Entegrasyonunun Mevcut Durumu
Yapay Zeka ve Blok Zinciri'nin kesişimi uzun zamandır sektörün dikkatini çekiyor. Merkezileşmiş Yapay Zeka sistemleri hâlâ şeffaflık, güvenilirlik ve maliyet öngörülebilirliği gibi zorluklarla karşı karşıya, bu alanlar genellikle Blok Zinciri'nin potansiyel çözümleri olarak görülüyor.
2024 yılının sonuna doğru AI ajan pazarında bir patlama yaşanmasına rağmen, çoğu proje yalnızca iki tür teknolojinin yüzeysel entegrasyonunu gerçekleştirdi. Birçok girişim, Web3 ile derin teknoloji veya işlevsellik iş birliğini keşfetmek yerine kripto para spekülasyonuna dayanan fon ve görünürlük elde etmektedir. Bu nedenle, birçok projenin değeri zirveden %90'dan fazla düşmüştür.
AI ve Blok Zinciri'nin anlamlı bir işbirliği gerçekleştirmekte zorlanmasının kökeninde birçok yapısal sorun yatmaktadır. Bunların en belirgini, zincir üzerindeki veri işleme karmaşıklığıdır; veriler hala dağınık ve teknoloji dalgalanması yüksektir. Eğer veri erişimi ve kullanımı, geleneksel sistemler kadar basit olabilseydi, sektör belki de çok daha net sonuçlar elde etmiş olabilirdi.
Bu durum, Romeo ve Juliet senaryosuna benziyor: Farklı alanlardan gelen iki güçlü teknolojinin ortak bir dili veya gerçek bir birleşme noktası yok. Endüstrinin, hem AI ile Blok Zinciri'nin avantajlarını tamamlayacak hem de ikisi için bir kesişim noktası olarak hizmet edecek bir altyapıya ihtiyacı olduğu giderek daha belirgin hale geliyor.
Bu zorluğun üstesinden gelmek, mevcut merkezi araçların güvenilirliği ile eşleşen maliyet etkin ve yüksek performanslı sistemler gerektirmektedir. Bu bağlamda, günümüzün çoğu AI yeniliğini destekleyen vektör veritabanı teknolojisi, kritik bir güçlendirici haline gelmektedir.
Vektör Veritabanının Gerekliliği
AI uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, vektör veritabanları geleneksel veritabanı sistemlerinin sınırlamalarını aşması nedeniyle öne çıkmaktadır. Bu veritabanları, metin, görüntü, ses gibi karmaşık verileri "vektör" adı verilen matematiksel temsil biçimlerine dönüştürerek depolar. Benzerlik (kesinlik değil) temelinde veri arama gerçekleştirdiğinden, vektör veritabanları geleneksel veritabanlarından daha iyi bir şekilde AI'nın dil ve bağlam anlayışına uygun hale gelmektedir.
Geleneksel veritabanları, tıpkı bir kütüphane kataloğu gibi, yalnızca "kitten" kelimesini içeren kitapları döndürürken, vektör veritabanları "cat", "dog", "wolf" gibi ilgili içerikleri sunabilir. Bu, sistemin bilgiyi sayısal vektör biçiminde depolamasından ve kavramsal benzerliklere (tam ifadeler yerine) dayalı ilişkileri yakalamasındandır.
Bir diyalog örneği olarak: "Bugün ruh halin nasıl?" diye sorulduğunda, "Gökyüzü son derece parlak" yanıtı verildiğinde, açık duygu kelimeleri kullanılmasa bile, pozitif duygusunu anlayabiliyoruz. Vektör veritabanı benzer bir şekilde çalışır, böylece sistem doğrudan kelime eşleştirmeye dayanmak yerine potansiyel anlamları yorumlayabilir. Bu, insan bilişsel modelini simüle eder ve daha doğal bir zeka ile AI etkileşimi sağlar.
Web2'de, vektör veritabanlarının değeri geniş ölçüde kabul edilmiştir. Birçok platform büyük yatırımlar almıştır. Buna karşın, Web3, AI ile blok zincirinin entegrasyonunu teorik düzeyde tutan karşılaştırılabilir çözümler geliştirmekte zorluk yaşamıştır.
Blok Zinciri Üzerinde Vektör Veritabanının Vizyonu
PostgreSQL tabanlı bir Layer1 ilişkisel Blok Zinciri, yapılandırılmış veri işleme yetenekleri ve geliştirici dostu ortamı ile öne çıkmaktadır. İlişkisel veritabanı temeline dayanarak, bu platform Blok Zinciri ile AI teknolojilerinin derin entegrasyonunu keşfetmeye başlamıştır.
Son dönemdeki kilometre taşı, PostgreSQL veritabanında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı vektör benzerlik arama aracı PgVector'u entegre eden bir genişletmenin piyasaya sürülmesidir. PgVector, benzer metin veya görüntüleri verimli bir şekilde sorgulamayı destekleyerek, AI tabanlı uygulamalara belirgin bir pratiklik sunar.
PgVector, geleneksel teknoloji ekosisteminde sağlam bir temel oluşturmuştur. Genellikle ana akım veritabanı hizmetleri için bir alternatif olarak görülen Supabase, PgVector'ı yüksek performanslı vektör araması için kullanmaktadır. PostgreSQL platformundaki artan popülaritesi, sektörün bu araca olan geniş güvenini yansıtmaktadır.
PgVector'ı entegre ederek, bu platform vektör arama yeteneklerini Web3'e getiriyor ve altyapısını geleneksel teknoloji yığını tarafından doğrulanan standartlarla hizalıyor. Bu entegrasyon, 2025 Mart'taki ana ağ yükseltmesinde merkezi bir rol oynayacak ve AI-Blok Zinciri arasında sorunsuz bir etkileşim için temel bir adım olarak görülüyor.
Entegre Ortam: Blok Zinciri ve AI'nın Tam Entegrasyonu
Geliştiricilerin blok zinciri ile AI'yi birleştirmekteki en büyük zorluğu karmaşıklıktır. Mevcut blok zincirleri üzerinde AI uygulamaları oluşturmak, birden fazla dış sistemi bağlayan karmaşık süreçler gerektirir. Örneğin, geliştiricilerin zincir üzerinde veri depolaması, dış sunucularda AI modellerini çalıştırması ve bağımsız bir vektör veritabanı oluşturması gerekir.
Bu parçalı yapı verimsiz çalışmalara yol açmaktadır. Kullanıcı sorguları zincir dışı işlenir, verilerin zincir üstü ve zincir altı ortamları arasında sürekli olarak taşınması gerekmektedir. Bu, yalnızca geliştirme süresini ve altyapı maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ciddi güvenlik açıklarına da neden olur; sistemler arası veri aktarımı siber saldırı riskini artırır ve genel şeffaflığı azaltır.
Bu platform, vektör veri tabanını doğrudan blok zincirine entegre ederek temel bir çözüm sunmaktadır. Bu platformda, tüm işlemler zincir içinde gerçekleştirilir: Kullanıcı sorguları vektöre dönüştürülür, doğrudan zincir içinde benzer verileri arar ve sonuçları döndürerek tüm süreci tek bir ortamda işler.
Basit bir analoji ile açıklamak gerekirse: Geçmişte geliştiricilerin bileşenleri ayrı ayrı yönetmesi gerekiyordu, bu da yemek pişirmenin tencere, tavalar, mikser ve fırın satın almayı gerektirmesi gibiydi. Bu platform, çok işlevli bir mutfak robotu sunarak süreci basitleştiriyor ve tüm işlevleri tek bir sisteme entegre ediyor.
Bu entegre yöntem, geliştirme süreçlerini büyük ölçüde basitleştirir. Dış hizmetler ve karmaşık bağlantı kodlarına gerek kalmadan, geliştirme süresi ve maliyetleri azaltılır. Ayrıca, tüm veriler ve işlemler zincir üzerinde kaydedilir, tam şeffaflık sağlanır. Bu, Blok Zinciri ile AI'nin tamamen entegrasyonunun başlangıcını işaret eder.
Maliyet verimliliği: Mevcut hizmetlere kıyasla mükemmel fiyat rekabetçiliği
Genel olarak, "çevrimiçi hizmetlerin" "rahatsız edici ve pahalı" olduğu yönünde bir önyargı bulunmaktadır. Özellikle geleneksel blok zinciri modellerinde, her işlem için yakıt ücreti, tıkanıklık nedeniyle çevrimiçi maliyetlerin artması gibi yapısal kusurlar belirgindir. Maliyetlerin öngörülemezliği, işletmelerin blok zinciri çözümlerini benimsemesinin başlıca engeli olmuştur.
Bu platform, verimli mimari ve farklılaşmış ticari model ile acı noktaları çözmektedir. Geleneksel blok zincirinin yakıt ücreti modelinden farklı olarak, bu platform sunucu hesaplama birimi (SCU) kiralama sistemini tanıtmaktadır; bu, bazı bulut hizmetlerinin fiyatlandırma yapısına benzemektedir. Bu örneklendirme modeli, tanıdık bulut hizmeti fiyatlandırması ile uyumlu olup, blok zinciri ağlarının yaygın maliyet dalgalanmalarını ortadan kaldırmaktadır.
Özellikle, kullanıcılar yerel tokenleri kullanarak SCU'ları haftalık kiralayabilir. Her SCU, 16GB temel depolama sunar ve maliyet, kullanım ile doğrusal olarak genişler. SCU'lar, talebe göre esnek bir şekilde ayarlanarak kaynak dağılımında esneklik ve verimlilik sağlar. Bu model, ağın merkeziyetsizliğini korurken, Web2 hizmetlerinin tahmin edilebilir kullanım fiyatlandırmasını entegre ederek maliyet şeffaflığını ve verimliliği önemli ölçüde artırır.
Bu platformun vektör veritabanı maliyet avantajını daha da güçlendiriyor. İç benchmark testlerine göre, bu veritabanının aylık işletim maliyeti 727 USD'dir (2 SCU ve 50GB depolama baz alınarak), benzer Web2 vektör veritabanı çözümlerinden %57 daha düşüktür.
Bu fiyat rekabetçiliği, çoklu yapı verimliliğinden kaynaklanmaktadır. Bu platform, PgVector'ı zincir üzerindeki ortama uyarlayan teknik optimizasyonlardan faydalanmakta, ancak daha büyük etki, merkeziyetsiz kaynak tedarik modelinden gelmektedir. Geleneksel hizmetler, altyapı üzerinde yüksek hizmet primleri eklerken, bu platform, düğüm işletmecileri aracılığıyla doğrudan hesaplama gücü ve depolama sunarak ara katmanları ve ilgili maliyetleri azaltmaktadır.
Dağıtık yapı, hizmet güvenilirliğini de artırır. Çoklu düğümlerin paralel çalışması, ağın doğal olarak yüksek kullanılabilirliğe sahip olmasını sağlar, bireysel düğümler arızalansa bile. Bu nedenle, Web2 SaaS modelindeki tipik yüksek maliyetli yüksek kullanılabilirlik altyapısı ve büyük destek ekipleri ihtiyacı önemli ölçüde azalır, hem işletme maliyetlerini düşürür hem de sistemin dayanıklılığını artırır.
Blok Zinciri ve AI'nin Buluşma Noktası
Bir aylık bir süre içinde, bu platformun vektör veritabanı erken bir çekimserlik göstermeye başladı ve birçok yenilikçi kullanım durumu geliştirilmektedir. Benimsemeyi hızlandırmak için, platform vektör veritabanı kullanım maliyetlerini finanse ederek inşaatçıları aktif bir şekilde destekliyor.
Bu hibeler, geliştiricilerin daha düşük riskle yeni fikirler keşfetmelerine olanak tanıyarak deney yapma eşiğini düşürmektedir. Potansiyel uygulamalar, AI entegrasyonu ile DeFi hizmetleri, şeffaf içerik öneri sistemleri, kullanıcıya ait veri paylaşım platformları ve topluluk odaklı bilgi yönetim araçlarını kapsamaktadır.
Varsayılan bir örnek olarak, "AI Web3 Araştırma Merkezi" adlı bir geliştirme durumu ele alınabilir. Bu sistem, araştırma içeriğini ve Web3 projelerinin zincir üzerindeki verilerini vektör gömme olarak dönüştürmek için platform altyapısını kullanarak, AI ajanlarının akıllı hizmetler sunmasına olanak tanır.
Bu AI ajanları, bu platform aracılığıyla vektör veritabanından doğrudan zincir üstü verilere sorgu yapabilir ve yanıt sürelerini önemli ölçüde hızlandırabilir. EVM indeksleme yetenekleri ile birleştiğinde, sistem Ethereum, BNB Zinciri, Base gibi zincir üstü aktiviteleri analiz edebilir ve geniş bir projeyi destekleyebilir. Dikkate değer olan, kullanıcı diyalog bağlamının zincir üstünde saklanmasıdır; bu, yatırımcılar gibi nihai kullanıcılara tamamen şeffaf bir öneri akışı sunar.
Çeşitli kullanım durumlarının artmasıyla birlikte, daha fazla veri sürekli olarak üretilmekte ve bu platformda saklanmaktadır, bu da "AI uçuş tekerleği" için bir temel oluşturmaktadır. Blok Zinciri uygulamalarından gelen metin, görüntü ve işlem verileri, yapılandırılmış vektör biçiminde veritabanında saklanmakta ve zengin bir AI eğitilebilir veri seti oluşturmaktadır.
Bu birikim verileri, AI'nın temel öğrenme materyalleri haline gelir ve performansın sürekli olarak artmasını sağlar. Örneğin, büyük bir kullanıcı işlem modelinden öğrenen AI, daha hassas kişiselleştirilmiş finansal tavsiyeler sunabilir. Bu gelişmiş AI uygulamaları, kullanıcı deneyimini artırarak daha fazla kullanıcı çeker; kullanıcı artışı ise daha zengin veri birikimini teşvik eder ve ekosistemin sürdürülebilir gelişimi için bir döngü oluşturur.
Gelecek Yol Haritası
Ana ağın devreye girmesinin ardından, platform üç ana alana odaklanacak:
BSC, Ethereum, Base ve diğer ana zincirlerin EVM indeksini güçlendirin;
Daha geniş model ve kullanım senaryolarını desteklemek için AI çıkarım yeteneklerini genişletin;
Daha kullanışlı araçlar ve altyapılarla geliştirici ekosistemini genişletmek.
EVM Endeksi İnovasyonu
Blok Zinciri'nin doğasında bulunan karmaşıklık uzun zamandır geliştiricilerin en büyük engeli olmuştur. Bu nedenle, bu platform geliştiricilere odaklanan yenilikçi bir indeksleme çözümü sunmaktadır ve temel olarak zincir üzerindeki veri sorgulamalarını basitleştirmeyi hedeflemektedir. Hedef açıktır: Sorgulama verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırarak Blok Zinciri verilerini daha erişilebilir hale getirmek.
Bu yöntem, Ethereum NFT ticaretinin izlenmesi için önemli bir değişimi temsil etmektedir. Bu platform, katı önceden tanımlanmış sorgu yapıları yerine dinamik olarak veri kalıplarını ve yapısını öğrenerek en verimli bilgi alma yollarını tanımlar. Oyun geliştiricileri, zincir üzerindeki eşya ticaret geçmişini anında analiz edebilirken, DeFi projeleri karmaşık işlem akışlarını hızlı bir şekilde izleyebilir.
AI çıkarım yeteneği genişletme
Yukarıda belirtilen veri indeksleme ilerlemesi, bu platformun AI çıkarım yeteneklerini genişletmesi için bir temel oluşturdu. Proje, açık kaynak AI modellerini destekleyen ilk AI çıkarım genişletmesini test ağında başarıyla başlattı. Dikkate değer olan, Python istemcisinin bu ortamda makine öğrenimi modellerini entegre etme zorluğunu büyük ölçüde azaltmasıdır.
Bu gelişme, teknolojik optimizasyonun ötesine geçerek, AI model yenilikleriyle hızlı bir stratejik uyum sergilemektedir. Tedarikçi düğümlerinde giderek çeşitlenen güçlü AI modellerinin doğrudan çalıştırılmasını destekleyerek, bu platform dağıtık AI öğrenimi ve çıkarımının sınırlarını aşmayı hedeflemektedir.
Geliştirici Ekosistem Genişletme Stratejisi
Bu platform, vektör veritabanı teknolojisinin tüm potansiyelini serbest bırakmak için işbirlikleri kurmaya aktif olarak devam ediyor ve AI odaklı uygulama geliştirmeye odaklanıyor. Bu çabaların amacı, ağın faydasını ve talebini artırmaktır.
Şirket, AI araştırma temsilciliği, merkeziyetsiz öneri sistemleri, bağlam duyarlı metin arama ve anlamsal benzerlik araması gibi yüksek etkili alanlara odaklanıyor. Bu plan, yalnızca teknik destekle sınırlı kalmayıp, geliştiricilerin gerçek kullanıcı değeri uygulamaları oluşturabilecekleri bir platform yaratmayı amaçlıyor. Önceki artırılmış veri indeksleri ve AI itici.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Chromia vektör veritabanı: on-chain AI yenilikleri Web3 yeni bir çağ açıyor
Chromia Vektör Veritabanı: AI ve Blok Zinciri'nin Birleşiminde Yeni Bir Deneme
Son günlerde, PostgreSQL tabanlı bir zincir üstü vektör veri tabanı sektörde dikkat çekti ve bu, AI ile Blok Zinciri teknolojisinin entegrasyonu açısından önemli bir adım olarak görülüyor. Bu veri tabanı, geleneksel endüstri çözümlerine kıyasla %57 daha düşük maliyetle entegre geliştirme ortamı sunarak AI-Web3 uygulama geliştirme engellerini azaltıyor. Gelecekte, bu platformun EVM indeksine, AI çıkarım yeteneklerine ve daha geniş bir geliştirici ekosistem desteğine genişlemesi planlanıyor ve Web3 alanında AI inovasyonunun potansiyel lideri olması bekleniyor.
AI ve Blok Zinciri Entegrasyonunun Mevcut Durumu
Yapay Zeka ve Blok Zinciri'nin kesişimi uzun zamandır sektörün dikkatini çekiyor. Merkezileşmiş Yapay Zeka sistemleri hâlâ şeffaflık, güvenilirlik ve maliyet öngörülebilirliği gibi zorluklarla karşı karşıya, bu alanlar genellikle Blok Zinciri'nin potansiyel çözümleri olarak görülüyor.
2024 yılının sonuna doğru AI ajan pazarında bir patlama yaşanmasına rağmen, çoğu proje yalnızca iki tür teknolojinin yüzeysel entegrasyonunu gerçekleştirdi. Birçok girişim, Web3 ile derin teknoloji veya işlevsellik iş birliğini keşfetmek yerine kripto para spekülasyonuna dayanan fon ve görünürlük elde etmektedir. Bu nedenle, birçok projenin değeri zirveden %90'dan fazla düşmüştür.
AI ve Blok Zinciri'nin anlamlı bir işbirliği gerçekleştirmekte zorlanmasının kökeninde birçok yapısal sorun yatmaktadır. Bunların en belirgini, zincir üzerindeki veri işleme karmaşıklığıdır; veriler hala dağınık ve teknoloji dalgalanması yüksektir. Eğer veri erişimi ve kullanımı, geleneksel sistemler kadar basit olabilseydi, sektör belki de çok daha net sonuçlar elde etmiş olabilirdi.
Bu durum, Romeo ve Juliet senaryosuna benziyor: Farklı alanlardan gelen iki güçlü teknolojinin ortak bir dili veya gerçek bir birleşme noktası yok. Endüstrinin, hem AI ile Blok Zinciri'nin avantajlarını tamamlayacak hem de ikisi için bir kesişim noktası olarak hizmet edecek bir altyapıya ihtiyacı olduğu giderek daha belirgin hale geliyor.
Bu zorluğun üstesinden gelmek, mevcut merkezi araçların güvenilirliği ile eşleşen maliyet etkin ve yüksek performanslı sistemler gerektirmektedir. Bu bağlamda, günümüzün çoğu AI yeniliğini destekleyen vektör veritabanı teknolojisi, kritik bir güçlendirici haline gelmektedir.
Vektör Veritabanının Gerekliliği
AI uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, vektör veritabanları geleneksel veritabanı sistemlerinin sınırlamalarını aşması nedeniyle öne çıkmaktadır. Bu veritabanları, metin, görüntü, ses gibi karmaşık verileri "vektör" adı verilen matematiksel temsil biçimlerine dönüştürerek depolar. Benzerlik (kesinlik değil) temelinde veri arama gerçekleştirdiğinden, vektör veritabanları geleneksel veritabanlarından daha iyi bir şekilde AI'nın dil ve bağlam anlayışına uygun hale gelmektedir.
Geleneksel veritabanları, tıpkı bir kütüphane kataloğu gibi, yalnızca "kitten" kelimesini içeren kitapları döndürürken, vektör veritabanları "cat", "dog", "wolf" gibi ilgili içerikleri sunabilir. Bu, sistemin bilgiyi sayısal vektör biçiminde depolamasından ve kavramsal benzerliklere (tam ifadeler yerine) dayalı ilişkileri yakalamasındandır.
Bir diyalog örneği olarak: "Bugün ruh halin nasıl?" diye sorulduğunda, "Gökyüzü son derece parlak" yanıtı verildiğinde, açık duygu kelimeleri kullanılmasa bile, pozitif duygusunu anlayabiliyoruz. Vektör veritabanı benzer bir şekilde çalışır, böylece sistem doğrudan kelime eşleştirmeye dayanmak yerine potansiyel anlamları yorumlayabilir. Bu, insan bilişsel modelini simüle eder ve daha doğal bir zeka ile AI etkileşimi sağlar.
Web2'de, vektör veritabanlarının değeri geniş ölçüde kabul edilmiştir. Birçok platform büyük yatırımlar almıştır. Buna karşın, Web3, AI ile blok zincirinin entegrasyonunu teorik düzeyde tutan karşılaştırılabilir çözümler geliştirmekte zorluk yaşamıştır.
Blok Zinciri Üzerinde Vektör Veritabanının Vizyonu
PostgreSQL tabanlı bir Layer1 ilişkisel Blok Zinciri, yapılandırılmış veri işleme yetenekleri ve geliştirici dostu ortamı ile öne çıkmaktadır. İlişkisel veritabanı temeline dayanarak, bu platform Blok Zinciri ile AI teknolojilerinin derin entegrasyonunu keşfetmeye başlamıştır.
Son dönemdeki kilometre taşı, PostgreSQL veritabanında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı vektör benzerlik arama aracı PgVector'u entegre eden bir genişletmenin piyasaya sürülmesidir. PgVector, benzer metin veya görüntüleri verimli bir şekilde sorgulamayı destekleyerek, AI tabanlı uygulamalara belirgin bir pratiklik sunar.
PgVector, geleneksel teknoloji ekosisteminde sağlam bir temel oluşturmuştur. Genellikle ana akım veritabanı hizmetleri için bir alternatif olarak görülen Supabase, PgVector'ı yüksek performanslı vektör araması için kullanmaktadır. PostgreSQL platformundaki artan popülaritesi, sektörün bu araca olan geniş güvenini yansıtmaktadır.
PgVector'ı entegre ederek, bu platform vektör arama yeteneklerini Web3'e getiriyor ve altyapısını geleneksel teknoloji yığını tarafından doğrulanan standartlarla hizalıyor. Bu entegrasyon, 2025 Mart'taki ana ağ yükseltmesinde merkezi bir rol oynayacak ve AI-Blok Zinciri arasında sorunsuz bir etkileşim için temel bir adım olarak görülüyor.
Entegre Ortam: Blok Zinciri ve AI'nın Tam Entegrasyonu
Geliştiricilerin blok zinciri ile AI'yi birleştirmekteki en büyük zorluğu karmaşıklıktır. Mevcut blok zincirleri üzerinde AI uygulamaları oluşturmak, birden fazla dış sistemi bağlayan karmaşık süreçler gerektirir. Örneğin, geliştiricilerin zincir üzerinde veri depolaması, dış sunucularda AI modellerini çalıştırması ve bağımsız bir vektör veritabanı oluşturması gerekir.
Bu parçalı yapı verimsiz çalışmalara yol açmaktadır. Kullanıcı sorguları zincir dışı işlenir, verilerin zincir üstü ve zincir altı ortamları arasında sürekli olarak taşınması gerekmektedir. Bu, yalnızca geliştirme süresini ve altyapı maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ciddi güvenlik açıklarına da neden olur; sistemler arası veri aktarımı siber saldırı riskini artırır ve genel şeffaflığı azaltır.
Bu platform, vektör veri tabanını doğrudan blok zincirine entegre ederek temel bir çözüm sunmaktadır. Bu platformda, tüm işlemler zincir içinde gerçekleştirilir: Kullanıcı sorguları vektöre dönüştürülür, doğrudan zincir içinde benzer verileri arar ve sonuçları döndürerek tüm süreci tek bir ortamda işler.
Basit bir analoji ile açıklamak gerekirse: Geçmişte geliştiricilerin bileşenleri ayrı ayrı yönetmesi gerekiyordu, bu da yemek pişirmenin tencere, tavalar, mikser ve fırın satın almayı gerektirmesi gibiydi. Bu platform, çok işlevli bir mutfak robotu sunarak süreci basitleştiriyor ve tüm işlevleri tek bir sisteme entegre ediyor.
Bu entegre yöntem, geliştirme süreçlerini büyük ölçüde basitleştirir. Dış hizmetler ve karmaşık bağlantı kodlarına gerek kalmadan, geliştirme süresi ve maliyetleri azaltılır. Ayrıca, tüm veriler ve işlemler zincir üzerinde kaydedilir, tam şeffaflık sağlanır. Bu, Blok Zinciri ile AI'nin tamamen entegrasyonunun başlangıcını işaret eder.
Maliyet verimliliği: Mevcut hizmetlere kıyasla mükemmel fiyat rekabetçiliği
Genel olarak, "çevrimiçi hizmetlerin" "rahatsız edici ve pahalı" olduğu yönünde bir önyargı bulunmaktadır. Özellikle geleneksel blok zinciri modellerinde, her işlem için yakıt ücreti, tıkanıklık nedeniyle çevrimiçi maliyetlerin artması gibi yapısal kusurlar belirgindir. Maliyetlerin öngörülemezliği, işletmelerin blok zinciri çözümlerini benimsemesinin başlıca engeli olmuştur.
Bu platform, verimli mimari ve farklılaşmış ticari model ile acı noktaları çözmektedir. Geleneksel blok zincirinin yakıt ücreti modelinden farklı olarak, bu platform sunucu hesaplama birimi (SCU) kiralama sistemini tanıtmaktadır; bu, bazı bulut hizmetlerinin fiyatlandırma yapısına benzemektedir. Bu örneklendirme modeli, tanıdık bulut hizmeti fiyatlandırması ile uyumlu olup, blok zinciri ağlarının yaygın maliyet dalgalanmalarını ortadan kaldırmaktadır.
Özellikle, kullanıcılar yerel tokenleri kullanarak SCU'ları haftalık kiralayabilir. Her SCU, 16GB temel depolama sunar ve maliyet, kullanım ile doğrusal olarak genişler. SCU'lar, talebe göre esnek bir şekilde ayarlanarak kaynak dağılımında esneklik ve verimlilik sağlar. Bu model, ağın merkeziyetsizliğini korurken, Web2 hizmetlerinin tahmin edilebilir kullanım fiyatlandırmasını entegre ederek maliyet şeffaflığını ve verimliliği önemli ölçüde artırır.
Bu platformun vektör veritabanı maliyet avantajını daha da güçlendiriyor. İç benchmark testlerine göre, bu veritabanının aylık işletim maliyeti 727 USD'dir (2 SCU ve 50GB depolama baz alınarak), benzer Web2 vektör veritabanı çözümlerinden %57 daha düşüktür.
Bu fiyat rekabetçiliği, çoklu yapı verimliliğinden kaynaklanmaktadır. Bu platform, PgVector'ı zincir üzerindeki ortama uyarlayan teknik optimizasyonlardan faydalanmakta, ancak daha büyük etki, merkeziyetsiz kaynak tedarik modelinden gelmektedir. Geleneksel hizmetler, altyapı üzerinde yüksek hizmet primleri eklerken, bu platform, düğüm işletmecileri aracılığıyla doğrudan hesaplama gücü ve depolama sunarak ara katmanları ve ilgili maliyetleri azaltmaktadır.
Dağıtık yapı, hizmet güvenilirliğini de artırır. Çoklu düğümlerin paralel çalışması, ağın doğal olarak yüksek kullanılabilirliğe sahip olmasını sağlar, bireysel düğümler arızalansa bile. Bu nedenle, Web2 SaaS modelindeki tipik yüksek maliyetli yüksek kullanılabilirlik altyapısı ve büyük destek ekipleri ihtiyacı önemli ölçüde azalır, hem işletme maliyetlerini düşürür hem de sistemin dayanıklılığını artırır.
Blok Zinciri ve AI'nin Buluşma Noktası
Bir aylık bir süre içinde, bu platformun vektör veritabanı erken bir çekimserlik göstermeye başladı ve birçok yenilikçi kullanım durumu geliştirilmektedir. Benimsemeyi hızlandırmak için, platform vektör veritabanı kullanım maliyetlerini finanse ederek inşaatçıları aktif bir şekilde destekliyor.
Bu hibeler, geliştiricilerin daha düşük riskle yeni fikirler keşfetmelerine olanak tanıyarak deney yapma eşiğini düşürmektedir. Potansiyel uygulamalar, AI entegrasyonu ile DeFi hizmetleri, şeffaf içerik öneri sistemleri, kullanıcıya ait veri paylaşım platformları ve topluluk odaklı bilgi yönetim araçlarını kapsamaktadır.
Varsayılan bir örnek olarak, "AI Web3 Araştırma Merkezi" adlı bir geliştirme durumu ele alınabilir. Bu sistem, araştırma içeriğini ve Web3 projelerinin zincir üzerindeki verilerini vektör gömme olarak dönüştürmek için platform altyapısını kullanarak, AI ajanlarının akıllı hizmetler sunmasına olanak tanır.
Bu AI ajanları, bu platform aracılığıyla vektör veritabanından doğrudan zincir üstü verilere sorgu yapabilir ve yanıt sürelerini önemli ölçüde hızlandırabilir. EVM indeksleme yetenekleri ile birleştiğinde, sistem Ethereum, BNB Zinciri, Base gibi zincir üstü aktiviteleri analiz edebilir ve geniş bir projeyi destekleyebilir. Dikkate değer olan, kullanıcı diyalog bağlamının zincir üstünde saklanmasıdır; bu, yatırımcılar gibi nihai kullanıcılara tamamen şeffaf bir öneri akışı sunar.
Çeşitli kullanım durumlarının artmasıyla birlikte, daha fazla veri sürekli olarak üretilmekte ve bu platformda saklanmaktadır, bu da "AI uçuş tekerleği" için bir temel oluşturmaktadır. Blok Zinciri uygulamalarından gelen metin, görüntü ve işlem verileri, yapılandırılmış vektör biçiminde veritabanında saklanmakta ve zengin bir AI eğitilebilir veri seti oluşturmaktadır.
Bu birikim verileri, AI'nın temel öğrenme materyalleri haline gelir ve performansın sürekli olarak artmasını sağlar. Örneğin, büyük bir kullanıcı işlem modelinden öğrenen AI, daha hassas kişiselleştirilmiş finansal tavsiyeler sunabilir. Bu gelişmiş AI uygulamaları, kullanıcı deneyimini artırarak daha fazla kullanıcı çeker; kullanıcı artışı ise daha zengin veri birikimini teşvik eder ve ekosistemin sürdürülebilir gelişimi için bir döngü oluşturur.
Gelecek Yol Haritası
Ana ağın devreye girmesinin ardından, platform üç ana alana odaklanacak:
BSC, Ethereum, Base ve diğer ana zincirlerin EVM indeksini güçlendirin;
Daha geniş model ve kullanım senaryolarını desteklemek için AI çıkarım yeteneklerini genişletin;
Daha kullanışlı araçlar ve altyapılarla geliştirici ekosistemini genişletmek.
EVM Endeksi İnovasyonu
Blok Zinciri'nin doğasında bulunan karmaşıklık uzun zamandır geliştiricilerin en büyük engeli olmuştur. Bu nedenle, bu platform geliştiricilere odaklanan yenilikçi bir indeksleme çözümü sunmaktadır ve temel olarak zincir üzerindeki veri sorgulamalarını basitleştirmeyi hedeflemektedir. Hedef açıktır: Sorgulama verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırarak Blok Zinciri verilerini daha erişilebilir hale getirmek.
Bu yöntem, Ethereum NFT ticaretinin izlenmesi için önemli bir değişimi temsil etmektedir. Bu platform, katı önceden tanımlanmış sorgu yapıları yerine dinamik olarak veri kalıplarını ve yapısını öğrenerek en verimli bilgi alma yollarını tanımlar. Oyun geliştiricileri, zincir üzerindeki eşya ticaret geçmişini anında analiz edebilirken, DeFi projeleri karmaşık işlem akışlarını hızlı bir şekilde izleyebilir.
AI çıkarım yeteneği genişletme
Yukarıda belirtilen veri indeksleme ilerlemesi, bu platformun AI çıkarım yeteneklerini genişletmesi için bir temel oluşturdu. Proje, açık kaynak AI modellerini destekleyen ilk AI çıkarım genişletmesini test ağında başarıyla başlattı. Dikkate değer olan, Python istemcisinin bu ortamda makine öğrenimi modellerini entegre etme zorluğunu büyük ölçüde azaltmasıdır.
Bu gelişme, teknolojik optimizasyonun ötesine geçerek, AI model yenilikleriyle hızlı bir stratejik uyum sergilemektedir. Tedarikçi düğümlerinde giderek çeşitlenen güçlü AI modellerinin doğrudan çalıştırılmasını destekleyerek, bu platform dağıtık AI öğrenimi ve çıkarımının sınırlarını aşmayı hedeflemektedir.
Geliştirici Ekosistem Genişletme Stratejisi
Bu platform, vektör veritabanı teknolojisinin tüm potansiyelini serbest bırakmak için işbirlikleri kurmaya aktif olarak devam ediyor ve AI odaklı uygulama geliştirmeye odaklanıyor. Bu çabaların amacı, ağın faydasını ve talebini artırmaktır.
Şirket, AI araştırma temsilciliği, merkeziyetsiz öneri sistemleri, bağlam duyarlı metin arama ve anlamsal benzerlik araması gibi yüksek etkili alanlara odaklanıyor. Bu plan, yalnızca teknik destekle sınırlı kalmayıp, geliştiricilerin gerçek kullanıcı değeri uygulamaları oluşturabilecekleri bir platform yaratmayı amaçlıyor. Önceki artırılmış veri indeksleri ve AI itici.