من مصدر البيانات إلى التحليل الذكي: تطور تقنية فهرسة بيانات Web3
1 المقدمة
إن الانتشار المزدهر لتطبيقات blockchain أثار سؤالًا رئيسيًا: كيف تحصل هذه التطبيقات اللامركزية على البيانات وتعالجها؟ من dApp في أوائل عام 2017 إلى التطبيقات المالية والألعاب والاجتماعية المتنوعة في ظل النظام البيئي متعدد السلاسل اليوم، كانت عملية الحصول على البيانات ومعالجتها دائمًا تحديًا رئيسيًا.
في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات هي المفتاح الذي يدفع الأنظمة للتعلم والتطور. بدون بيانات ضخمة وعالية الجودة، سيكون من الصعب على أي خوارزمية ذكاء اصطناعي متقدمة تحقيق إمكاناتها. ستتناول هذه المقالة من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكشين، تطور تقنيات فهرسة البيانات خلال عملية تطوير الصناعة، وتقوم بمقارنة تحليلية بين عدد من بروتوكولات خدمات البيانات التمثيلية من حيث المسار التكنولوجي وخصائص المنتجات.
2 تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة السلسلة إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة blockchain
تعتبر البلوك تشين دفتر أستاذ موزع غير مركزي، حيث يقوم كل عقدة بتخزين نسخة كاملة من بيانات المعاملات. ومع ذلك، فإن إنشاء وصيانة العقدة يمثل تكلفة مرتفعة وعتبة تقنية عالية للمستخدمين العاديين. لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC، الذين يقدمون للمستخدمين طريقة وصول للبيانات بعتبة أقل من خلال واجهة API.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى البيانات القابلة للاستخدام
البيانات الخام المستخرجة من عقدة البلوك تشين غالبًا ما تكون مشفرة ومشفرة، وتحتاج إلى تحليل لتكون قابلة للاستخدام بشكل فعال. يعتبر تحليل البيانات عملية تحويل البيانات الخام المعقدة إلى تنسيق أسهل للفهم والتعامل معه، وهو حلقة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مؤشرات البيانات
مع تزايد حجم بيانات blockchain، تزداد الحاجة إلى الفهارس بشكل ملح. تقوم الفهارس بتنظيم البيانات على السلسلة وتوفير واجهة استعلام موحدة، مما يبسط بشكل كبير عملية حصول المطورين على بيانات blockchain واستخدامها. تدعم الفهارس الرائجة حاليًا الفهرسة عبر سلاسل متعددة، وقد خصصت إطارات تحليل البيانات الخاصة بها لتناسب سيناريوهات تطبيق مختلفة.
2.4 قاعدة البيانات الكاملة: توافق مع التدفق أولاً
مع تعقيد متطلبات التطبيقات المتزايد، أصبح من الصعب على الفهارس التقليدية وواجهات برمجة التطبيقات القياسية تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة. يتجه القطاع نحو بناء تدفقات بيانات blockchain، لتحقيق معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي. توفر هذه التحولات منظورًا جديدًا لإدارة البيانات بكفاءة أكبر وتطوير التطبيقات.
3 الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
تقدم The Graph خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة عقد لامركزية. تشمل منتجاتها الأساسية سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، حيث يتم تعريف قواعد استخراج البيانات وتحويلها من خلال الرسم الفرعي (Subgraphs). يتم الحفاظ على الشبكة بواسطة الفهرسين، والقيمين، والمفوضين، والمطورين، مما يشكل نظامًا بيئيًا تحفيزيًا كاملًا.
مؤخراً، طورت Semiotic Labs في نظام The Graph مجموعة من الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC، لتعزيز مستوى الذكاء في النظام وتجربة المستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
تعتبر Chainbase شبكة بيانات شاملة، حيث تدمج البيانات من عدة سلاسل وتوفر بحيرات بيانات في الوقت الحقيقي، وهياكل مزدوجة، ومعايير تنسيق بيانات مبتكرة. تميزها الفريدة تكمن في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي لبناء نموذج عالمي مشفر، مثل Theia الذي تم تطويره بناءً على نموذج NVIDIA DORA، والذي يمكنه استكشاف القيمة الكامنة للبيانات على السلسلة.
3.3 الفضاء والزمن
الفضاء والزمان (SxT) ملتزمة ببناء طبقة حسابية قابلة للتحقق، من خلال تقنية Proof of SQL لتحقيق معالجة البيانات الموثوقة على مستودع بيانات لامركزي. توفر هذه التقنية المبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية حلاً فعالاً للتحقق من البيانات، ومن المتوقع أن تفتح إمكانيات جديدة لبناء منتجات باستخدام بيانات البلوك تشين في الصناعات التقليدية.
تعاونت SxT أيضًا مع مختبرات الذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتبسيط عملية استعلام المستخدمين عن بيانات blockchain من خلال اللغة الطبيعية.
الخاتمة والتطلعات
تطورت تقنية فهرسة بيانات blockchain من مصادر بيانات العقد الأولية، من خلال تطوير تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمات بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. لم يحسن هذا العملية فقط كفاءة و دقة الوصول إلى البيانات، بل قدم أيضًا تجربة أكثر ذكاءً للمستخدمين.
مع التقدم المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كالبنية التحتية للصناعة، ستستمر هذه التقنيات المبتكرة في دفع تطور وابتكار نظام Web3 البيئي.
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 11
أعجبني
11
4
مشاركة
تعليق
0/400
LiquidityWitch
· منذ 19 س
لا تزال تتسلق بيانات العقدة؟ مذهل
شاهد النسخة الأصليةرد0
ImpermanentPhilosopher
· منذ 19 س
تحليل تحليل يفهمه الجميع
شاهد النسخة الأصليةرد0
tokenomics_truther
· منذ 20 س
البيانات الرئيسية لا بد من معالجتها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تطور تقنية فهرسة بيانات Web3: من عقدة إلى تحليل سلسلة كامل مدفوع بالذكاء الاصطناعي
من مصدر البيانات إلى التحليل الذكي: تطور تقنية فهرسة بيانات Web3
1 المقدمة
إن الانتشار المزدهر لتطبيقات blockchain أثار سؤالًا رئيسيًا: كيف تحصل هذه التطبيقات اللامركزية على البيانات وتعالجها؟ من dApp في أوائل عام 2017 إلى التطبيقات المالية والألعاب والاجتماعية المتنوعة في ظل النظام البيئي متعدد السلاسل اليوم، كانت عملية الحصول على البيانات ومعالجتها دائمًا تحديًا رئيسيًا.
في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات هي المفتاح الذي يدفع الأنظمة للتعلم والتطور. بدون بيانات ضخمة وعالية الجودة، سيكون من الصعب على أي خوارزمية ذكاء اصطناعي متقدمة تحقيق إمكاناتها. ستتناول هذه المقالة من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكشين، تطور تقنيات فهرسة البيانات خلال عملية تطوير الصناعة، وتقوم بمقارنة تحليلية بين عدد من بروتوكولات خدمات البيانات التمثيلية من حيث المسار التكنولوجي وخصائص المنتجات.
2 تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة السلسلة إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة blockchain
تعتبر البلوك تشين دفتر أستاذ موزع غير مركزي، حيث يقوم كل عقدة بتخزين نسخة كاملة من بيانات المعاملات. ومع ذلك، فإن إنشاء وصيانة العقدة يمثل تكلفة مرتفعة وعتبة تقنية عالية للمستخدمين العاديين. لحل هذه المشكلة، ظهرت مزودي عقدة RPC، الذين يقدمون للمستخدمين طريقة وصول للبيانات بعتبة أقل من خلال واجهة API.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى البيانات القابلة للاستخدام
البيانات الخام المستخرجة من عقدة البلوك تشين غالبًا ما تكون مشفرة ومشفرة، وتحتاج إلى تحليل لتكون قابلة للاستخدام بشكل فعال. يعتبر تحليل البيانات عملية تحويل البيانات الخام المعقدة إلى تنسيق أسهل للفهم والتعامل معه، وهو حلقة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مؤشرات البيانات
مع تزايد حجم بيانات blockchain، تزداد الحاجة إلى الفهارس بشكل ملح. تقوم الفهارس بتنظيم البيانات على السلسلة وتوفير واجهة استعلام موحدة، مما يبسط بشكل كبير عملية حصول المطورين على بيانات blockchain واستخدامها. تدعم الفهارس الرائجة حاليًا الفهرسة عبر سلاسل متعددة، وقد خصصت إطارات تحليل البيانات الخاصة بها لتناسب سيناريوهات تطبيق مختلفة.
2.4 قاعدة البيانات الكاملة: توافق مع التدفق أولاً
مع تعقيد متطلبات التطبيقات المتزايد، أصبح من الصعب على الفهارس التقليدية وواجهات برمجة التطبيقات القياسية تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة. يتجه القطاع نحو بناء تدفقات بيانات blockchain، لتحقيق معالجة وتحليل البيانات في الوقت الحقيقي. توفر هذه التحولات منظورًا جديدًا لإدارة البيانات بكفاءة أكبر وتطوير التطبيقات.
3 الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
تقدم The Graph خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة عقد لامركزية. تشمل منتجاتها الأساسية سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، حيث يتم تعريف قواعد استخراج البيانات وتحويلها من خلال الرسم الفرعي (Subgraphs). يتم الحفاظ على الشبكة بواسطة الفهرسين، والقيمين، والمفوضين، والمطورين، مما يشكل نظامًا بيئيًا تحفيزيًا كاملًا.
مؤخراً، طورت Semiotic Labs في نظام The Graph مجموعة من الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC، لتعزيز مستوى الذكاء في النظام وتجربة المستخدم.
3.2 قاعدة السلسلة
تعتبر Chainbase شبكة بيانات شاملة، حيث تدمج البيانات من عدة سلاسل وتوفر بحيرات بيانات في الوقت الحقيقي، وهياكل مزدوجة، ومعايير تنسيق بيانات مبتكرة. تميزها الفريدة تكمن في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي لبناء نموذج عالمي مشفر، مثل Theia الذي تم تطويره بناءً على نموذج NVIDIA DORA، والذي يمكنه استكشاف القيمة الكامنة للبيانات على السلسلة.
3.3 الفضاء والزمن
الفضاء والزمان (SxT) ملتزمة ببناء طبقة حسابية قابلة للتحقق، من خلال تقنية Proof of SQL لتحقيق معالجة البيانات الموثوقة على مستودع بيانات لامركزي. توفر هذه التقنية المبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية حلاً فعالاً للتحقق من البيانات، ومن المتوقع أن تفتح إمكانيات جديدة لبناء منتجات باستخدام بيانات البلوك تشين في الصناعات التقليدية.
تعاونت SxT أيضًا مع مختبرات الذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، لتبسيط عملية استعلام المستخدمين عن بيانات blockchain من خلال اللغة الطبيعية.
الخاتمة والتطلعات
تطورت تقنية فهرسة بيانات blockchain من مصادر بيانات العقد الأولية، من خلال تطوير تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمات بيانات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. لم يحسن هذا العملية فقط كفاءة و دقة الوصول إلى البيانات، بل قدم أيضًا تجربة أكثر ذكاءً للمستخدمين.
مع التقدم المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كالبنية التحتية للصناعة، ستستمر هذه التقنيات المبتكرة في دفع تطور وابتكار نظام Web3 البيئي.