Chromia векторна база даних: нова спроба融合 штучного інтелекту та Блокчейн
Нещодавно в індустрії привернула увагу ланцюгова векторна база даних, побудована на PostgreSQL, яка вважається важливим кроком до злиття технологій ІІ та Блокчейн. Ця база даних знижує бар'єри для розробки застосунків AI-Web3, пропонуючи інтегроване середовище розробки з витратами на 57% нижчими, ніж традиційні галузеві рішення. У майбутньому ця платформа планує розширитися на EVM-індексацію, можливості ІІ-інференції та більш широкий підтримуваний екосистему розробників, що має стати потенційним лідером інновацій ІІ у сфері Web3.
Стан інтеграції штучного інтелекту та Блокчейн
Перетворення AI та Блокчейн тривалий час привертає увагу галузі. Централізовані системи AI все ще стикаються з проблемами прозорості, надійності та передбачуваності витрат, і ці сфери часто вважаються потенційними рішеннями для Блокчейн.
Незважаючи на те, що ринок AI-агентів вибухне наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес до криптовалют для отримання фінансування та曝光, а не на дослідження глибокої технічної або функціональної синергії з Web3. Тому оцінка численних проектів впала більш ніж на 90% від пікових значень.
Корінь труднощів у досягненні суттєвої співпраці між ШІ та блокчейном полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш виразною є складність обробки даних на ланцюзі, дані залишаються розрізненими, а технології мають високу волатильність. Якби доступ до даних та їх використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже отримала б більш чіткі результати.
Ця ситуація схожа на сценарій Роміо та Джульєтти: дві потужні технології з різних сфер не мають спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що індустрії потрібна інфраструктура, яка могла б подолати цю прірву, що доповнює переваги AI та Блокчейну, а також слугує точкою перетворення обох.
Подолання цього виклику вимагає систем, які поєднують вартісну ефективність та високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, що підтримує більшість сучасних AI-інновацій, стає ключовим рушієм.
Необхідність векторних баз даних
З поширенням застосувань ШІ векторні бази даних стали помітними завдяки вирішенню обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх на математичні представлення, відомі як "вектори". Оскільки векторні бази даних здійснюють пошук даних на основі схожості (а не точності), вони краще відповідають логіці розуміння мови та контексту ШІ, ніж традиційні бази даних.
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек, які повертають лише книги, що містять слово "kitten", тоді як векторні бази даних можуть відобразити пов’язані матеріали такі як "cat", "dog", "wolf" тощо. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у формі числових векторів, захоплюючи зв’язки на основі концептуальної схожості (а не точного висловлювання).
Приклад діалогу: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", і у відповідь звучить "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції, хоча не використано чітких емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме співвідношення слів. Це імітує людські когнітивні моделі, забезпечуючи більш природну та інтелектуальну взаємодію ШІ.
У Web2 вартість векторних баз даних вже отримала широке визнання. Багато платформ отримали величезні інвестиції. У порівнянні з цим, Web3 завжди має труднощі з розробкою порівнянних рішень, що призводить до того, що злиття ШІ з Блокчейн більше залишається на теоретичному рівні.
Візія векторної бази даних на Блокчейні
Деяка Layer1 реляційна Блокчейн, побудована на основі PostgreSQL, вирізняється завдяки здатності обробки структурованих даних та дружньому середовищу для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, ця платформа вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн та технологій штучного інтелекту.
Нещодавній етап є розширеним випуском, який інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку подібності векторів, що широко використовується в базах даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит на подібні тексти або зображення, забезпечуючи чітку практичність для додатків на базі ШІ.
PgVector вже має міцну основу в традиційній технологічній екосистемі. Часто розглядається як альтернативний сервіс для основних баз даних, Supabase використовує PgVector для підтримки високопродуктивного векторного пошуку. Його зростаюча популярність на платформі PostgreSQL відображає широку впевненість галузі в цьому інструменті.
Інтегруючи PgVector, ця платформа вводить можливості пошуку векторів у Web3, узгоджуючи свою інфраструктуру з перевіреними стандартами традиційного технологічного стеку. Ця інтеграція відіграватиме ключову роль у оновленні основної мережі в березні 2025 року та вважається першим основним кроком до безшовної взаємодії штучного інтелекту з Блокчейн.
Інтегроване середовище: повна інтеграція Блокчейн та AI
Максимальним викликом для розробників, які намагаються поєднати Блокчейн і ШІ, є складність. Для створення AI-додатків на існуючих блокчейнах потрібно підключити кілька зовнішніх систем у складному процесі. Наприклад, розробникам потрібно зберігати дані на ланцюзі, запускати моделі ШІ на зовнішніх серверах і створювати незалежну векторну базу даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза блокчейном, дані повинні постійно мігрувати між середовищем на блокчейні та поза ним. Це не тільки збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості в безпеці, а передача даних між системами посилює ризик хакерських атак і знижує загальну прозорість.
Ця платформа пропонує фундаментальне рішення шляхом безпосередньої інтеграції векторної бази даних в Блокчейн. На цій платформі всі обробки виконуються в межах ланцюга: запити користувачів перетворюються на вектори, безпосередньо в ланцюзі виконується пошук схожих даних та повертаються результати, що дозволяє реалізувати обробку в єдиному середовищі.
Просте порівняння: раніше розробникам потрібно було окремо управляти компонентами, як у кулінарії, потрібно купувати кастрюлі, сковорідки, блендери та духовки. Ця платформа спрощує процес, надаючи багатофункціональний кухонний комбайн, що інтегрує всі функції в єдину систему.
Цей інтеграційний метод значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів і складного коду підключення, що зменшує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.
Ефективність витрат: порівняно з існуючими послугами, видатна цінова конкурентоспроможність
Існує загальне упередження: послуги на ланцюгу "незручні та дорогі". Особливо в традиційних моделях блокчейн, де кожна транзакція викликає витрати на паливо, а структурні недоліки призводять до різкого зростання витрат на перевантаження ланцюга. Непередбачуваність витрат стала основною перешкодою для підприємств, що впроваджують блокчейн-рішення.
Ця платформа вирішує проблеми завдяки ефективній архітектурі та диференційованій бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в Блокчейн, ця платформа запроваджує систему оренди серверних обчислювальних одиниць (SCU), схожу на структуру ціноутворення деяких хмарних послуг. Ця модель інстанціювання відповідає знайомому ціноутворенню хмарних послуг і усуває типові коливання витрат у мережі блокчейн.
Зокрема, користувачі можуть орендувати SCU на тиждень за допомогою рідного токена. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, вартість якого лінійно зростає з обсягом використання. SCU може бути гнучко налаштований відповідно до потреб, що забезпечує ефективний розподіл ресурсів. Ця модель зберігає децентралізацію мережі, інтегруючи передбачуване ціноутворення на основі використання з послугами Web2, що значно підвищує прозорість витрат та ефективність.
Ця платформа з базою даних векторів додатково зміцнює переваги за витратами. Згідно з внутрішніми бенчмарками, місячні витрати на експлуатацію цієї бази даних становлять 727 доларів (на основі 2 SCU та 50 ГБ пам'яті), що на 57% нижче, ніж у подібних рішеннях для векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність обумовлена багатоструктурною ефективністю. Платформа виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до умов блокчейн-середовища, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу цінність на інфраструктуру, в той час як ця платформа безпосередньо надає обчислювальні потужності та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні ланки та пов'язані витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Паралельна робота кількох вузлів робить мережу природно високодоступною, навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типовий високий попит на інфраструктуру з високою доступністю та великі команди підтримки в моделі Web2 SaaS значно знижуються, що знижує операційні витрати та підвищує стійкість системи.
Блокчейн та початок інтеграції з ШІ
Незважаючи на те, що платформа запущена лише місяць, її векторна база даних вже продемонструвала ранню привабливість, і розробляється кілька інноваційних випадків використання. Щоб прискорити впровадження, платформа активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI у DeFi-сервіси, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для обміну даними, що належать користувачам, та інструменти управління знаннями, керовані спільнотами.
Припустимо, що прикладом є "AI Web3 дослідницький хаб", розроблений якоюсь компанією. Ця система використовує інфраструктуру платформи для перетворення дослідницького контенту та даних проектів Web3 на блокчейні в векторні вбудування, щоб AI-агенти могли надавати розумні послуги.
Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюзі через векторну базу даних на цій платформі, що забезпечує значне прискорення реагування. У поєднанні з можливістю індексації EVM система може аналізувати активність в ланцюзі Ethereum, BNB Chain, Base та інших, підтримуючи широкий спектр проєктів. Варто зазначити, що контекст діалогу користувача зберігається в ланцюзі, що забезпечує повну прозорість рекомендацій для інвесторів та інших кінцевих користувачів.
Зі зростанням різноманітних випадків використання, більше даних продовжує генеруватися та зберігатися на цій платформі, закладаючи основу для "AI-колеса". Текст, зображення та транзакційні дані з блокчейн-додатків зберігаються у структурованих векторних формах у базі даних, формуючи багатий навчальний датасет для AI.
Ці накопичені дані стають основними навчальними матеріалами для ШІ, що сприяє постійному підвищенню продуктивності. Наприклад, ШІ, який навчається на величезних обсягах торгових моделей користувачів, може надавати більш точні персоналізовані фінансові рекомендації. Ці передові застосування ШІ залучають більше користувачів шляхом покращення досвіду користувачів, а зростання кількості користувачів, у свою чергу, стимулює накопичення ще більшого обсягу даних, формуючи замкнене коло стійкого розвитку екосистеми.
Майбутня дорожня карта
Після запуску основної мережі платформа зосередиться на трьох основних сферах:
Покращення EVM індексації основних ланцюгів, таких як BSC, Ethereum, Base тощо;
Розширення можливостей AI-інференції для підтримки ширшого спектру моделей та випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою більш зручних інструментів та інфраструктури.
Інновації індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейн довгий час була основною перешкодою для розробників. Для цього платформа запровадила інноваційну індексну схему, орієнтовану на розробників, яка має на меті радикально спростити запити даних в ланцюзі. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн були більш доступними.
Цей метод представляє собою значну зміну в способі відстеження транзакцій NFT в Ethereum. Платформа динамічно вивчає патерни та структури даних, замінюючи жорсткі попередньо визначені структури запитів, що дозволяє виявляти найбільш ефективні шляхи для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій ігрових предметів, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні торгові потоки.
Розширення можливостей AI-інтерпретації
Вищезгадане просування індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції цієї платформи. Проект успішно запустив перше розширення AI-інференції на тестовій мережі, з акцентом на підтримку відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження клієнта Python значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в це середовище.
Цей розвиток виходить за межі технологічної оптимізації і відображає стратегічну узгодженість з швидкими інноваціями моделей ШІ. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, ця платформа має на меті подолати межі розподіленого навчання та розуміння ШІ.
Стратегія розширення екосистеми розробників
Ця платформа активно встановлює співпрацю, реалізуючи весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці додатків, що базуються на ШІ. Ці зусилля спрямовані на підвищення ефективності та попиту в мережі.
Компанія націлена на дослідження AI, децентралізовані рекомендаційні системи, контекстний текстовий пошук та пошук семантичної подібності в таких сферах з високим впливом. Цей план виходить за межі технічної підтримки, створюючи платформу, на якій розробники можуть створювати застосунки, що приносять справжню цінність користувачам. Раніше покращені дані індексації та AI推
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Chromia векторна база даних: у блокчейні AI інновації ведуть Web3 нову еру
Chromia векторна база даних: нова спроба融合 штучного інтелекту та Блокчейн
Нещодавно в індустрії привернула увагу ланцюгова векторна база даних, побудована на PostgreSQL, яка вважається важливим кроком до злиття технологій ІІ та Блокчейн. Ця база даних знижує бар'єри для розробки застосунків AI-Web3, пропонуючи інтегроване середовище розробки з витратами на 57% нижчими, ніж традиційні галузеві рішення. У майбутньому ця платформа планує розширитися на EVM-індексацію, можливості ІІ-інференції та більш широкий підтримуваний екосистему розробників, що має стати потенційним лідером інновацій ІІ у сфері Web3.
Стан інтеграції штучного інтелекту та Блокчейн
Перетворення AI та Блокчейн тривалий час привертає увагу галузі. Централізовані системи AI все ще стикаються з проблемами прозорості, надійності та передбачуваності витрат, і ці сфери часто вважаються потенційними рішеннями для Блокчейн.
Незважаючи на те, що ринок AI-агентів вибухне наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато ініціатив покладаються на спекулятивний інтерес до криптовалют для отримання фінансування та曝光, а не на дослідження глибокої технічної або функціональної синергії з Web3. Тому оцінка численних проектів впала більш ніж на 90% від пікових значень.
Корінь труднощів у досягненні суттєвої співпраці між ШІ та блокчейном полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш виразною є складність обробки даних на ланцюзі, дані залишаються розрізненими, а технології мають високу волатильність. Якби доступ до даних та їх використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь, можливо, вже отримала б більш чіткі результати.
Ця ситуація схожа на сценарій Роміо та Джульєтти: дві потужні технології з різних сфер не мають спільної мови або справжньої точки злиття. Все більш очевидно, що індустрії потрібна інфраструктура, яка могла б подолати цю прірву, що доповнює переваги AI та Блокчейну, а також слугує точкою перетворення обох.
Подолання цього виклику вимагає систем, які поєднують вартісну ефективність та високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, що підтримує більшість сучасних AI-інновацій, стає ключовим рушієм.
Необхідність векторних баз даних
З поширенням застосувань ШІ векторні бази даних стали помітними завдяки вирішенню обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх на математичні представлення, відомі як "вектори". Оскільки векторні бази даних здійснюють пошук даних на основі схожості (а не точності), вони краще відповідають логіці розуміння мови та контексту ШІ, ніж традиційні бази даних.
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек, які повертають лише книги, що містять слово "kitten", тоді як векторні бази даних можуть відобразити пов’язані матеріали такі як "cat", "dog", "wolf" тощо. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у формі числових векторів, захоплюючи зв’язки на основі концептуальної схожості (а не точного висловлювання).
Приклад діалогу: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", і у відповідь звучить "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції, хоча не використано чітких емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме співвідношення слів. Це імітує людські когнітивні моделі, забезпечуючи більш природну та інтелектуальну взаємодію ШІ.
У Web2 вартість векторних баз даних вже отримала широке визнання. Багато платформ отримали величезні інвестиції. У порівнянні з цим, Web3 завжди має труднощі з розробкою порівнянних рішень, що призводить до того, що злиття ШІ з Блокчейн більше залишається на теоретичному рівні.
Візія векторної бази даних на Блокчейні
Деяка Layer1 реляційна Блокчейн, побудована на основі PostgreSQL, вирізняється завдяки здатності обробки структурованих даних та дружньому середовищу для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, ця платформа вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн та технологій штучного інтелекту.
Нещодавній етап є розширеним випуском, який інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку подібності векторів, що широко використовується в базах даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит на подібні тексти або зображення, забезпечуючи чітку практичність для додатків на базі ШІ.
PgVector вже має міцну основу в традиційній технологічній екосистемі. Часто розглядається як альтернативний сервіс для основних баз даних, Supabase використовує PgVector для підтримки високопродуктивного векторного пошуку. Його зростаюча популярність на платформі PostgreSQL відображає широку впевненість галузі в цьому інструменті.
Інтегруючи PgVector, ця платформа вводить можливості пошуку векторів у Web3, узгоджуючи свою інфраструктуру з перевіреними стандартами традиційного технологічного стеку. Ця інтеграція відіграватиме ключову роль у оновленні основної мережі в березні 2025 року та вважається першим основним кроком до безшовної взаємодії штучного інтелекту з Блокчейн.
Інтегроване середовище: повна інтеграція Блокчейн та AI
Максимальним викликом для розробників, які намагаються поєднати Блокчейн і ШІ, є складність. Для створення AI-додатків на існуючих блокчейнах потрібно підключити кілька зовнішніх систем у складному процесі. Наприклад, розробникам потрібно зберігати дані на ланцюзі, запускати моделі ШІ на зовнішніх серверах і створювати незалежну векторну базу даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза блокчейном, дані повинні постійно мігрувати між середовищем на блокчейні та поза ним. Це не тільки збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості в безпеці, а передача даних між системами посилює ризик хакерських атак і знижує загальну прозорість.
Ця платформа пропонує фундаментальне рішення шляхом безпосередньої інтеграції векторної бази даних в Блокчейн. На цій платформі всі обробки виконуються в межах ланцюга: запити користувачів перетворюються на вектори, безпосередньо в ланцюзі виконується пошук схожих даних та повертаються результати, що дозволяє реалізувати обробку в єдиному середовищі.
Просте порівняння: раніше розробникам потрібно було окремо управляти компонентами, як у кулінарії, потрібно купувати кастрюлі, сковорідки, блендери та духовки. Ця платформа спрощує процес, надаючи багатофункціональний кухонний комбайн, що інтегрує всі функції в єдину систему.
Цей інтеграційний метод значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів і складного коду підключення, що зменшує час і витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка записуються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.
Ефективність витрат: порівняно з існуючими послугами, видатна цінова конкурентоспроможність
Існує загальне упередження: послуги на ланцюгу "незручні та дорогі". Особливо в традиційних моделях блокчейн, де кожна транзакція викликає витрати на паливо, а структурні недоліки призводять до різкого зростання витрат на перевантаження ланцюга. Непередбачуваність витрат стала основною перешкодою для підприємств, що впроваджують блокчейн-рішення.
Ця платформа вирішує проблеми завдяки ефективній архітектурі та диференційованій бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в Блокчейн, ця платформа запроваджує систему оренди серверних обчислювальних одиниць (SCU), схожу на структуру ціноутворення деяких хмарних послуг. Ця модель інстанціювання відповідає знайомому ціноутворенню хмарних послуг і усуває типові коливання витрат у мережі блокчейн.
Зокрема, користувачі можуть орендувати SCU на тиждень за допомогою рідного токена. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, вартість якого лінійно зростає з обсягом використання. SCU може бути гнучко налаштований відповідно до потреб, що забезпечує ефективний розподіл ресурсів. Ця модель зберігає децентралізацію мережі, інтегруючи передбачуване ціноутворення на основі використання з послугами Web2, що значно підвищує прозорість витрат та ефективність.
Ця платформа з базою даних векторів додатково зміцнює переваги за витратами. Згідно з внутрішніми бенчмарками, місячні витрати на експлуатацію цієї бази даних становлять 727 доларів (на основі 2 SCU та 50 ГБ пам'яті), що на 57% нижче, ніж у подібних рішеннях для векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність обумовлена багатоструктурною ефективністю. Платформа виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до умов блокчейн-середовища, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу цінність на інфраструктуру, в той час як ця платформа безпосередньо надає обчислювальні потужності та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні ланки та пов'язані витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Паралельна робота кількох вузлів робить мережу природно високодоступною, навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типовий високий попит на інфраструктуру з високою доступністю та великі команди підтримки в моделі Web2 SaaS значно знижуються, що знижує операційні витрати та підвищує стійкість системи.
Блокчейн та початок інтеграції з ШІ
Незважаючи на те, що платформа запущена лише місяць, її векторна база даних вже продемонструвала ранню привабливість, і розробляється кілька інноваційних випадків використання. Щоб прискорити впровадження, платформа активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI у DeFi-сервіси, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для обміну даними, що належать користувачам, та інструменти управління знаннями, керовані спільнотами.
Припустимо, що прикладом є "AI Web3 дослідницький хаб", розроблений якоюсь компанією. Ця система використовує інфраструктуру платформи для перетворення дослідницького контенту та даних проектів Web3 на блокчейні в векторні вбудування, щоб AI-агенти могли надавати розумні послуги.
Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюзі через векторну базу даних на цій платформі, що забезпечує значне прискорення реагування. У поєднанні з можливістю індексації EVM система може аналізувати активність в ланцюзі Ethereum, BNB Chain, Base та інших, підтримуючи широкий спектр проєктів. Варто зазначити, що контекст діалогу користувача зберігається в ланцюзі, що забезпечує повну прозорість рекомендацій для інвесторів та інших кінцевих користувачів.
Зі зростанням різноманітних випадків використання, більше даних продовжує генеруватися та зберігатися на цій платформі, закладаючи основу для "AI-колеса". Текст, зображення та транзакційні дані з блокчейн-додатків зберігаються у структурованих векторних формах у базі даних, формуючи багатий навчальний датасет для AI.
Ці накопичені дані стають основними навчальними матеріалами для ШІ, що сприяє постійному підвищенню продуктивності. Наприклад, ШІ, який навчається на величезних обсягах торгових моделей користувачів, може надавати більш точні персоналізовані фінансові рекомендації. Ці передові застосування ШІ залучають більше користувачів шляхом покращення досвіду користувачів, а зростання кількості користувачів, у свою чергу, стимулює накопичення ще більшого обсягу даних, формуючи замкнене коло стійкого розвитку екосистеми.
Майбутня дорожня карта
Після запуску основної мережі платформа зосередиться на трьох основних сферах:
Покращення EVM індексації основних ланцюгів, таких як BSC, Ethereum, Base тощо;
Розширення можливостей AI-інференції для підтримки ширшого спектру моделей та випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою більш зручних інструментів та інфраструктури.
Інновації індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейн довгий час була основною перешкодою для розробників. Для цього платформа запровадила інноваційну індексну схему, орієнтовану на розробників, яка має на меті радикально спростити запити даних в ланцюзі. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн були більш доступними.
Цей метод представляє собою значну зміну в способі відстеження транзакцій NFT в Ethereum. Платформа динамічно вивчає патерни та структури даних, замінюючи жорсткі попередньо визначені структури запитів, що дозволяє виявляти найбільш ефективні шляхи для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій ігрових предметів, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні торгові потоки.
Розширення можливостей AI-інтерпретації
Вищезгадане просування індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції цієї платформи. Проект успішно запустив перше розширення AI-інференції на тестовій мережі, з акцентом на підтримку відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження клієнта Python значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в це середовище.
Цей розвиток виходить за межі технологічної оптимізації і відображає стратегічну узгодженість з швидкими інноваціями моделей ШІ. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, ця платформа має на меті подолати межі розподіленого навчання та розуміння ШІ.
Стратегія розширення екосистеми розробників
Ця платформа активно встановлює співпрацю, реалізуючи весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці додатків, що базуються на ШІ. Ці зусилля спрямовані на підвищення ефективності та попиту в мережі.
Компанія націлена на дослідження AI, децентралізовані рекомендаційні системи, контекстний текстовий пошук та пошук семантичної подібності в таких сферах з високим впливом. Цей план виходить за межі технічної підтримки, створюючи платформу, на якій розробники можуть створювати застосунки, що приносять справжню цінність користувачам. Раніше покращені дані індексації та AI推