從數據源到智能分析:Web3數據索引技術的演進

1 引言

區塊鏈應用的蓬勃發展引發了一個關鍵問題:這些去中心化應用如何獲取和處理數據?從2017年早期的dApp到如今多鏈生態下百花齊放的金融、遊戲和社交應用,數據的獲取和處理一直是關鍵挑戰。

在人工智能領域,數據是驅動系統學習和進化的關鍵。沒有海量優質數據,再先進的AI算法也難以發揮其潛力。本文將從區塊鏈數據可訪問性的角度,深入探討行業發展過程中數據索引技術的演變,並對比分析了幾個代表性的數據服務協議在技術路線和產品特色上的異同。

2 數據索引的繁與簡:從區塊鏈節點到全鏈數據庫

2.1 數據源頭:區塊鏈節點

區塊鏈作爲去中心化的分布式帳本,每個節點都存儲了完整的交易數據副本。然而,自建和維護節點對普通用戶來說成本高昂且技術門檻較高。爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生,通過API接口爲用戶提供了更低門檻的數據訪問方式。

2.2 數據解析:從原始數據到可用數據

從區塊鏈節點獲取的原始數據往往經過加密和編碼,需要進行解析才能被有效利用。數據解析是將復雜的原始數據轉換爲更易理解和操作的格式,是整個數據索引流程中的關鍵環節。

2.3 數據索引器的演進

隨着區塊鏈數據量激增,數據索引器的需求日益迫切。索引器通過組織鏈上數據並提供統一的查詢接口,極大簡化了開發者獲取和使用區塊鏈數據的流程。目前主流的索引器已支持多鏈索引,並針對不同應用場景定制了專門的數據解析框架。

2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊

隨着應用需求日益復雜化,傳統的索引器和標準化API接口逐漸難以滿足多樣化的查詢需求。行業正朝着構建區塊鏈數據流的方向發展,以實現實時數據處理和分析。這種轉變爲更高效的數據管理和應用開發提供了全新視角。

3 AI + Database? 深入對比The Graph, Chainbase, Space and Time

3.1 The Graph

The Graph通過去中心化節點網路提供多鏈數據索引和查詢服務。其核心產品包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,通過子圖(Subgraphs)定義數據提取和轉換規則。網路由索引器、策展人、委托人和開發者共同維護,形成了一個完整的激勵生態系統。

近期,The Graph生態中的Semiotic Labs開發了一系列AI輔助工具,如AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC,進一步提升了系統的智能化水平和用戶體驗。

3.2 Chainbase

Chainbase作爲全鏈數據網路,整合了多鏈數據並提供實時數據湖、雙鏈架構和創新的數據格式標準。其獨特之處在於結合AI技術打造了加密世界模型,如基於NVIDIA DORA模型開發的Theia,能深入挖掘鏈上數據的潛在價值。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT)致力於構建可驗證的計算層,通過Proof of SQL技術實現去中心化數據倉庫上的可信數據處理。這種創新的零知識證明技術爲數據驗證提供了一種高效方案,有望爲傳統行業使用區塊鏈數據構建產品提供新的可能。

SxT還與微軟AI實驗室合作,開發生成式AI工具,簡化用戶通過自然語言查詢區塊鏈數據的過程。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源,經過數據解析和索引器的發展,逐步演進到AI賦能的全鏈數據服務。這一過程不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還爲用戶帶來了更智能化的體驗。

隨着AI技術和零知識證明等新技術的不斷進步,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化。作爲行業基礎設施,這些創新技術將持續推動Web3生態系統的發展和創新。