تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات البيانات الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
في ظل الطفرة الحالية في Web3 والذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات مفتاح تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات للتعلم والتطور باستمرار. بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا لن تتمكن من إظهار ذكائها وكفاءتها.
ستتناول هذه المقالة تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وتحلل تطور فهرسة البيانات في الصناعة، وتقارن بين خصائص بروتوكولات خدمات البيانات مثل The Graph وChainbase وSpace and Time، وتناقش ابتكاراتها في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة البيانات الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونقل جميع بيانات المعاملات على السلسلة. ومع ذلك، فإن إنشاء وصيانة العقدة يعتبر عائقًا كبيرًا للمستخدمين العاديين. لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC، مما يتيح للمستخدمين الوصول إلى بيانات البلوكتشين دون الحاجة إلى إنشاء عقدة بأنفسهم. لكن لا تزال هناك مشكلات تتعلق بكفاءة نقاط نهاية RPC في استعلامات البيانات المعقدة.
2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم بيانات العقدة على البلوكتشين عادةً بيانات أصلية تم تشفيرها ومعالجتها، مما يجعل استخدامها مباشرةً أمرًا صعبًا. تعتبر عملية تحليل البيانات خطوة حاسمة في تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أكثر سهولة في الفهم والتشغيل، وهي جزء أساسي من عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مؤشرات البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مُعَامِل البيانات. يقوم المُعَامِل بتنظيم البيانات على السلسلة وتوفير واجهة استعلام موحدة، مما يبسط بشكل كبير عملية استرجاع البيانات. حاليًا، لا تدعم بروتوكولات المُعَامِل الرائجة فقط مؤشرات متعددة السلاسل، بل تقوم أيضًا بتخصيص إطار تحليل البيانات لتطبيقات مختلفة.
2.4 قاعدة بيانات كاملة السلسلة: محاذاة الأولوية للتدفق
مع تعقيد متطلبات التطبيقات، أصبح من الصعب على فاحصي البيانات الأساسيين تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة. يتجه مقدمو خدمات بيانات البلوكتشين نحو بناء تدفقات البيانات لتحقيق معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي. هذه التحول يمكّن المطورين من الوصول إلى بيانات البلوكتشين واستخدامها بشكل أكثر مرونة.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات: تحليل المقارنة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الجراف
توفر Graph خدمات فهرسة واستعلام البيانات المتعددة السلاسل من خلال شبكة عقد مركزية. جوهرها هو هيكل (Subgraphs) الفرعي، الذي يحدد كيفية استخراج وتحويل البيانات من البلوكتشين. يتم الحفاظ على الشبكة من قبل الفهرسين، القيمين، المفوضين والمطورين، حيث تضمن الأطراف المختلفة تشغيل النظام من خلال الحوافز الاقتصادية.
حقق The Graph أيضًا تقدمًا في مجال الذكاء الاصطناعي. قامت فرق التطوير الأساسية Semiotic Labs بتطوير أدوات مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC، باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير الفهرس وتجربة استعلام المستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase كشبكة بيانات كاملة، تدمج جميع بيانات البلوكتشين. تشمل ميزاتها بحيرة بيانات حية، هيكل مزدوج، معايير تنسيق بيانات مبتكرة "manuscripts" ونموذج عالمي مشفر يجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي.
يستند نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase إلى نموذج DORA من NVIDIA، ويجمع بين تحليل البيانات الخارجية على البلوكتشين ونمط التشفير، من خلال الاستدلال السببي لتقديم استجابة، مما يوفر للمستخدمين خدمات بيانات ذكية.
3.3 الفضاء والزمان
Space and Time (SxT) تهدف إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع البيانات اللامركزي. تضمن تقنيتها المبتكرة Proof of SQL أن استعلامات SQL المنفذة على مستودع البيانات اللامركزي محمية من التلاعب وقابلة للتحقق.
SxT تعاونت أيضًا مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يمكّن المستخدمين من معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية.
الاستنتاجات والتطلعات
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين من مصدر بيانات العقدة الأولي ، بعد تطوير تحليل البيانات ومؤشر الفهرسة ، تطورت في النهاية إلى خدمة بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ، ومرت بعملية تحسين مستمرة. أدت هذه التقدمات التكنولوجية إلى زيادة كفاءة الوصول إلى البيانات ودقتها ، مما جلب تجربة ذكية للمستخدمين.
في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كالبنية التحتية، ستواصل خدمات بيانات البلوكتشين تقديم دعم قوي للابتكار في الصناعة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 6
أعجبني
6
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
OnchainFortuneTeller
· منذ 12 س
الذكاء الاصطناعي يمكنه قول أي شيء، لكن البيانات ليست جيدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DuckFluff
· منذ 12 س
ببساطة، لا يمكن للذكاء الاصطناعي العمل بدون بيانات.
نظرية تطور خدمات بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى بيانات سلسلة الذكاء الاصطناعي الكاملة
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات البيانات الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
في ظل الطفرة الحالية في Web3 والذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات مفتاح تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات للتعلم والتطور باستمرار. بدون دعم البيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا لن تتمكن من إظهار ذكائها وكفاءتها.
ستتناول هذه المقالة تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وتحلل تطور فهرسة البيانات في الصناعة، وتقارن بين خصائص بروتوكولات خدمات البيانات مثل The Graph وChainbase وSpace and Time، وتناقش ابتكاراتها في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة البيانات الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
عقدة البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونقل جميع بيانات المعاملات على السلسلة. ومع ذلك، فإن إنشاء وصيانة العقدة يعتبر عائقًا كبيرًا للمستخدمين العاديين. لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC، مما يتيح للمستخدمين الوصول إلى بيانات البلوكتشين دون الحاجة إلى إنشاء عقدة بأنفسهم. لكن لا تزال هناك مشكلات تتعلق بكفاءة نقاط نهاية RPC في استعلامات البيانات المعقدة.
2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم بيانات العقدة على البلوكتشين عادةً بيانات أصلية تم تشفيرها ومعالجتها، مما يجعل استخدامها مباشرةً أمرًا صعبًا. تعتبر عملية تحليل البيانات خطوة حاسمة في تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أكثر سهولة في الفهم والتشغيل، وهي جزء أساسي من عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مؤشرات البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مُعَامِل البيانات. يقوم المُعَامِل بتنظيم البيانات على السلسلة وتوفير واجهة استعلام موحدة، مما يبسط بشكل كبير عملية استرجاع البيانات. حاليًا، لا تدعم بروتوكولات المُعَامِل الرائجة فقط مؤشرات متعددة السلاسل، بل تقوم أيضًا بتخصيص إطار تحليل البيانات لتطبيقات مختلفة.
2.4 قاعدة بيانات كاملة السلسلة: محاذاة الأولوية للتدفق
مع تعقيد متطلبات التطبيقات، أصبح من الصعب على فاحصي البيانات الأساسيين تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة. يتجه مقدمو خدمات بيانات البلوكتشين نحو بناء تدفقات البيانات لتحقيق معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي. هذه التحول يمكّن المطورين من الوصول إلى بيانات البلوكتشين واستخدامها بشكل أكثر مرونة.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات: تحليل المقارنة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الجراف
توفر Graph خدمات فهرسة واستعلام البيانات المتعددة السلاسل من خلال شبكة عقد مركزية. جوهرها هو هيكل (Subgraphs) الفرعي، الذي يحدد كيفية استخراج وتحويل البيانات من البلوكتشين. يتم الحفاظ على الشبكة من قبل الفهرسين، القيمين، المفوضين والمطورين، حيث تضمن الأطراف المختلفة تشغيل النظام من خلال الحوافز الاقتصادية.
حقق The Graph أيضًا تقدمًا في مجال الذكاء الاصطناعي. قامت فرق التطوير الأساسية Semiotic Labs بتطوير أدوات مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC، باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير الفهرس وتجربة استعلام المستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase كشبكة بيانات كاملة، تدمج جميع بيانات البلوكتشين. تشمل ميزاتها بحيرة بيانات حية، هيكل مزدوج، معايير تنسيق بيانات مبتكرة "manuscripts" ونموذج عالمي مشفر يجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي.
يستند نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase إلى نموذج DORA من NVIDIA، ويجمع بين تحليل البيانات الخارجية على البلوكتشين ونمط التشفير، من خلال الاستدلال السببي لتقديم استجابة، مما يوفر للمستخدمين خدمات بيانات ذكية.
3.3 الفضاء والزمان
Space and Time (SxT) تهدف إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع البيانات اللامركزي. تضمن تقنيتها المبتكرة Proof of SQL أن استعلامات SQL المنفذة على مستودع البيانات اللامركزي محمية من التلاعب وقابلة للتحقق.
SxT تعاونت أيضًا مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يمكّن المستخدمين من معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية.
الاستنتاجات والتطلعات
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين من مصدر بيانات العقدة الأولي ، بعد تطوير تحليل البيانات ومؤشر الفهرسة ، تطورت في النهاية إلى خدمة بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ، ومرت بعملية تحسين مستمرة. أدت هذه التقدمات التكنولوجية إلى زيادة كفاءة الوصول إلى البيانات ودقتها ، مما جلب تجربة ذكية للمستخدمين.
في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كالبنية التحتية، ستواصل خدمات بيانات البلوكتشين تقديم دعم قوي للابتكار في الصناعة.