區塊鏈數據索引技術的演進:從節點到AI賦能的全鏈數據服務

1. 引言

在當前Web3和AI的熱潮中,數據已成爲人工智能系統發展的關鍵。正如植物需要陽光和水分,AI系統同樣依賴海量數據來不斷學習和進化。沒有數據支撐,再精妙的AI算法也難以發揮其智能和效能。

本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的發展歷程,分析行業中數據索引的演變,並對比The Graph、Chainbase和Space and Time等數據服務協議的特點,探討它們在結合AI技術方面的創新。

2. 數據索引的演進:從區塊鏈節點到全鏈數據庫

2.1 數據源頭:區塊鏈節點

區塊鏈節點是整個網路的基礎,負責記錄、存儲和傳播鏈上所有交易數據。然而,自建和維護節點對普通用戶來說門檻較高。爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生,讓用戶無需自建節點即可訪問區塊鏈數據。但RPC端點在復雜數據查詢方面仍存在效率低下等問題。

2.2 數據解析:從原型數據到可用數據

區塊鏈節點提供的原始數據往往經過加密和編碼處理,直接使用難度較大。數據解析的過程將復雜的原型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

隨着區塊鏈數據量增加,數據索引器的需求日益增長。索引器通過組織鏈上數據並提供統一的查詢接口,大大簡化了數據檢索流程。目前主流索引器協議不僅支持多鏈索引,還針對不同應用定制了數據解析框架。

2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊

隨着應用需求復雜化,初級數據索引器難以滿足多樣化的查詢需求。區塊鏈數據服務提供商正朝着構建數據流的方向發展,以實現實時數據處理和分析。這種轉變使得開發者能夠更靈活地訪問和利用區塊鏈數據。

3. AI + Database:The Graph、Chainbase和Space and Time的對比分析

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。其核心是子圖(Subgraphs)結構,定義了如何從區塊鏈提取和轉換數據。網路由索引器、策展人、委托人和開發者共同維護,各方通過經濟激勵確保系統運轉。

The Graph還在AI方面有所突破。其核心開發團隊Semiotic Labs開發了AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具,利用AI技術優化索引定價和用戶查詢體驗。

3.2 Chainbase

Chainbase作爲全鏈數據網路,整合了所有區塊鏈數據。其特點包括實時數據湖、雙鏈架構、創新數據格式標準"manuscripts"以及結合AI模型的加密世界模型。

Chainbase的AI模型Theia基於NVIDIA的DORA模型,結合鏈上外數據分析加密模式,通過因果推理做出響應,爲用戶提供智能化的數據服務。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT)致力於打造可驗證的計算層,在去中心化數據倉庫上擴展零知識證明。其創新技術Proof of SQL確保在去中心化數據倉庫上執行的SQL查詢是防篡改和可驗證的。

SxT還與微軟AI聯合創新實驗室合作,開發生成式AI工具,使用戶能通過自然語言處理區塊鏈數據。

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,最終演進到AI賦能的全鏈數據服務,經歷了不斷完善的過程。這些技術的進步提高了數據訪問效率和準確性,爲用戶帶來了智能化體驗。

未來,隨着AI技術和零知識證明等新技術的發展,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化。作爲基礎設施,區塊鏈數據服務將繼續爲行業創新提供有力支持。