تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة الأصلية إلى خدمات بيانات السلسلة الكاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
منذ بداية أولى التطبيقات اللامركزية في عام 2017، وحتى الآن حيث تزدهر مجموعة متنوعة من التطبيقات المالية والألعاب والاجتماعية على مختلف البلوكتشين، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات المتنوعة التي تستخدمها هذه التطبيقات في التفاعل؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي و Web3 موضوعات ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنموها وتطورها. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء لتزدهر، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات لتستمر في "التعلم" و"التفكير". بدون بيانات، لا يمكن أن تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي بذكاءها وكفاءتها المتوقعة حتى وإن كانت معقدة.
ستتناول هذه المقالة تحليلًا عميقًا لتطور فهرسة بيانات البلوكتشين خلال عملية تطوير الصناعة من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، ومقارنة بروتوكولات الفهرسة القديمة مع بروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة، مع التركيز بشكل خاص على الاختلافات والتشابهات في خدمات البيانات وميزات بنية المنتجات للبروتوكولات الجديدة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين 被描述为去中心化的记账本。عقدة هي أساس الشبكة بأكملها، فهي مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تمتلك نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خصائص اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة عقدة ليست مهمة سهلة، حيث تتطلب مهارات تقنية متخصصة وتكاليف باهظة.
لحل هذه المشكلة، نشأت مقدمو عقدة استدعاء الإجراءات عن بُعد (RPC). هؤلاء المقدّمون مسؤولون عن تكلفة العقدة وإدارتها، ويقدمون البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. لا يحتاج المستخدمون إلى إنشاء عقد خاصة بهم للوصول إلى بيانات البلوكشين. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أن هناك قيود على السرعة. توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، ولكنها تعاني من كفاءة منخفضة عند استعلام البيانات المعقدة. توفر واجهة برمجة التطبيقات الموحدة لمقدمي العقدة مستوى أقل من العوائق للمستخدمين للوصول إلى بيانات السلسلة.
2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج إلى البيانات القابلة للاستخدام
غالبًا ما تكون البيانات المستخرجة من عقدة البلوكتشين هي بيانات أصلية تمت معالجتها بالتشفير والترميز. على الرغم من أن هذه البيانات تحتفظ بسلامة وأمان البلوكتشين، إلا أن تعقيدها يزيد من صعوبة تحليل البيانات. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، فإن معالجة هذه البيانات الأولية مباشرة تتطلب الكثير من المعرفة التقنية والموارد الحاسوبية.
تبدو عملية تحليل البيانات في هذا السياق مهمة بشكل خاص. من خلال تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أسهل للفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين فهم هذه البيانات واستخدامها بشكل أكثر وضوحًا. إن نجاح أو فشل تحليل البيانات يحدد مباشرة كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهو خطوة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مؤشرات البيانات
مع تزايد كمية بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مفهرسي البيانات. يلعب المفهرس دورًا مهمًا في تنظيم بيانات العقدة وإرسالها إلى قاعدة البيانات لتسهيل الاستعلام. يعمل المفهرس على فهرسة بيانات البلوكتشين وجعلها متاحة في أي وقت من خلال لغة استعلام تشبه SQL. من خلال توفير واجهة استعلام موحدة، يسمح المفهرس للمطورين باسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة باستخدام لغة استعلام موحدة.
تقوم أنواع مختلفة من الفهرسين بتحسين استرجاع البيانات بطرق مختلفة:
فهرس العقدة الكاملة: استخراج البيانات مباشرة من عقدة البلوكتشين الكاملة، مما يضمن دقة البيانات واكتمالها، لكنه يتطلب سعة تخزين وقدرة معالجة كبيرة.
فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة لاسترجاع البيانات المحددة حسب الحاجة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
مؤشر مخصص: تحسين استرجاع حالات الاستخدام المحددة لبعض أنواع البيانات أو البلوكتشين المحدد.
مجمع الفهارس: استخراج البيانات من العديد من البلوكتشين والمصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، وتوفير واجهة استعلام موحدة.
حاليًا، تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية ليس فقط فهرسة متعددة السلاسل، ولكنها أيضًا قامت بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية احتياجات البيانات المختلفة للتطبيقات.
أدى ظهور المفهرس إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. بالمقارنة مع نقاط النهاية RPC التقليدية، يمكن للمفهرس فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ويدعم الاستعلامات عالية السرعة. تتيح هذه المفهرسات للمستخدمين تنفيذ استعلامات معقدة، وتصفية البيانات بسهولة، وتحليلها بعد استخراجها. بالإضافة إلى ذلك، يدعم بعض المفهرسات تجميع مصادر البيانات من عدة بلوكتشين. من خلال التشغيل الموزع على عدة عقد، لا يوفر المفهرس فقط أمانًا وأداءً أقوى، بل أيضًا يقلل من مخاطر الانقطاع والتوقف التي قد تسببها مزودي RPC المركزيين.
2.4 قاعدة بيانات سلسلة كاملة: محاذاة أولويات التدفق
استخدام عقدة الفهرس لاستعلام البيانات يعني عادة أن واجهة برمجة التطبيقات تصبح البوابة الوحيدة لتناول البيانات على البلوكتشين. ومع ذلك، عندما تدخل المشاريع مرحلة التوسع، غالبًا ما تحتاج إلى مصادر بيانات أكثر مرونة. مع تعقد متطلبات التطبيقات، يصبح من الصعب على فهرس البيانات الأولي ومعاييره القياسية تلبية الطلبات الاستعلامية المتزايدة والمتنوعة.
في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت منهجية "الأولوية للتدفق" حلاً للتغلب على قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح استيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الحقيقي. كما أن تطور مقدمي خدمات بيانات البلوكتشين يتجه نحو بناء تدفقات بيانات البلوكتشين، حيث قامت مقدمو خدمات الفهرسة التقليدية بإصدار منتجات للحصول على بيانات البلوكتشين في الوقت الحقيقي بطريقة تدفق البيانات.
تهدف هذه الخدمات إلى معالجة الحاجة إلى التحليل الفوري لعمليات البلوكتشين وتقديم قدرات استعلام أكثر شمولاً. من خلال إعادة تعريف تحديات بيانات السلسلة من منظور أنظمة البيانات الحديثة، يمكننا رؤية إمكانيات إدارة البيانات على السلسلة وتخزينها وتقديمها من منظور جديد.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة لبروتوكول فهرسة البيانات
3.1 الجراف
تقوم شبكة The Graph بتوفير خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة من العقد اللامركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء التطبيقات اللامركزية. نموذج منتجها الرئيسي هو سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات.
الرسوم البيانية هي الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، حيث تحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستعلام. يمكن لأي شخص إنشاء رسوم بيانية، ويمكن لمجموعة من التطبيقات إعادة استخدام هذه الرسوم البيانية.
يتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار رئيسية: الفهرس، والقيّم، والمندوبون، والمطورون، الذين يقدمون معًا دعم البيانات لتطبيقات الويب 3.
حالياً، انتقل The Graph إلى خدمة استضافة فرعية لامركزية شاملة، حيث توجد حوافز اقتصادية متداولة بين مختلف المشاركين لضمان تشغيل النظام.
منتجات The Graph تتطور بسرعة أيضًا في موجة الذكاء الاصطناعي. الأدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs حسنت أداء النظام البيئي في مجالات متعددة.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات متكاملة للبلوكتشين، تجمع جميع بيانات الكتل على منصة واحدة. تشمل ميزاته الفريدة:
بحيرة البيانات في الوقت الحقيقي
بنية مزدوجة
معايير تنسيق البيانات المبتكرة
نموذج العالم المشفر
تجعل هذه الميزات Chainbase تبرز في بروتوكول فهرسة البلوكتشين، مع التركيز بشكل خاص على إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي، وصيغة البيانات المبتكرة، وكذلك من خلال الجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة، لإنشاء نماذج أكثر ذكاءً لتعزيز الرؤية.
نموذج AI الخاص بـ Chainbase Theia هو البارز الرئيسي الذي يميزها عن بروتوكولات خدمات البيانات الأخرى. يعتمد Theia على نموذج DORA الذي طورته NVIDIA، ويجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة وأحداث الزمان والمكان، ليتعلم ويحلل أنماط التشفير، ومن ثم يستجيب من خلال الاستدلال السببي.
3.3 الفضاء والزمان
الفضاء والوقت (SxT) تهدف إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع بيانات لا مركزي، لتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية ونماذج اللغة الكبيرة والشركات.
SxT قدمت تقنية Proof of SQL، وهي تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية، تضمن أن استعلامات SQL المنفذة على مستودع البيانات اللامركزي هي مقاومة للتلاعب وقابلة للتحقق. هذه الطريقة تغير من استهلاك الموارد الناتج عن تكرار عدة عقدة لفهرسة نفس البيانات تحت آلية الإجماع، مما يعزز الأداء العام للنظام.
تعمل SxT أيضًا بشكل وثيق مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت، لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يسهل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية.
الاستنتاجات والرؤية المستقبلية
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من المصدر الأولي لبيانات العقدة، من خلال تطور تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما شهد عملية تحسين تدريجية. إن التطور المستمر لهذه التقنيات لا يزيد فقط من كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل يقدم أيضًا تجربة ذكية غير مسبوقة للمستخدمين.
مع التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. ستواصل خدمات بيانات البلوكتشين في المستقبل أداء دور مهم كالبنية التحتية، مما يوفر دعمًا قويًا لتقدم الصناعة وابتكارها.
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 12
أعجبني
12
5
مشاركة
تعليق
0/400
RektCoaster
· منذ 21 س
ليس لدي أموال لتداول العملات الرقمية فقط يمكنني الاستلقاء ومشاهدة العرض
شاهد النسخة الأصليةرد0
SybilAttackVictim
· منذ 21 س
باستثناء البيانات ، لا شيء سوى البيانات
شاهد النسخة الأصليةرد0
PortfolioAlert
· منذ 21 س
ما هو الجيد في الفهرس، البيانات هي الأساس.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SleepyValidator
· منذ 21 س
اقفل أي سلسلة، فقط امسح البيانات وانتهى الأمر
شاهد النسخة الأصليةرد0
SorryRugPulled
· منذ 22 س
هههه هل تعتقد حقًا أن الذكاء الاصطناعي هو الحل لكل شيء؟
تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من عقدة إلى خدمات سلسلة كاملة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة الأصلية إلى خدمات بيانات السلسلة الكاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
منذ بداية أولى التطبيقات اللامركزية في عام 2017، وحتى الآن حيث تزدهر مجموعة متنوعة من التطبيقات المالية والألعاب والاجتماعية على مختلف البلوكتشين، هل فكرنا يومًا في مصادر البيانات المتنوعة التي تستخدمها هذه التطبيقات في التفاعل؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي و Web3 موضوعات ساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات بمثابة مصدر الحياة لنموها وتطورها. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى ضوء الشمس والماء لتزدهر، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات لتستمر في "التعلم" و"التفكير". بدون بيانات، لا يمكن أن تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي بذكاءها وكفاءتها المتوقعة حتى وإن كانت معقدة.
ستتناول هذه المقالة تحليلًا عميقًا لتطور فهرسة بيانات البلوكتشين خلال عملية تطوير الصناعة من منظور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، ومقارنة بروتوكولات الفهرسة القديمة مع بروتوكولات خدمات بيانات البلوكتشين الناشئة، مع التركيز بشكل خاص على الاختلافات والتشابهات في خدمات البيانات وميزات بنية المنتجات للبروتوكولات الجديدة التي تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. تعقيد وبساطة فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين 被描述为去中心化的记账本。عقدة هي أساس الشبكة بأكملها، فهي مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. كل عقدة تمتلك نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يضمن خصائص اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن إنشاء وصيانة عقدة ليست مهمة سهلة، حيث تتطلب مهارات تقنية متخصصة وتكاليف باهظة.
لحل هذه المشكلة، نشأت مقدمو عقدة استدعاء الإجراءات عن بُعد (RPC). هؤلاء المقدّمون مسؤولون عن تكلفة العقدة وإدارتها، ويقدمون البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. لا يحتاج المستخدمون إلى إنشاء عقد خاصة بهم للوصول إلى بيانات البلوكشين. على الرغم من أن نقاط نهاية RPC العامة مجانية، إلا أن هناك قيود على السرعة. توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل، ولكنها تعاني من كفاءة منخفضة عند استعلام البيانات المعقدة. توفر واجهة برمجة التطبيقات الموحدة لمقدمي العقدة مستوى أقل من العوائق للمستخدمين للوصول إلى بيانات السلسلة.
2.2 تحليل البيانات: من بيانات النموذج إلى البيانات القابلة للاستخدام
غالبًا ما تكون البيانات المستخرجة من عقدة البلوكتشين هي بيانات أصلية تمت معالجتها بالتشفير والترميز. على الرغم من أن هذه البيانات تحتفظ بسلامة وأمان البلوكتشين، إلا أن تعقيدها يزيد من صعوبة تحليل البيانات. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، فإن معالجة هذه البيانات الأولية مباشرة تتطلب الكثير من المعرفة التقنية والموارد الحاسوبية.
تبدو عملية تحليل البيانات في هذا السياق مهمة بشكل خاص. من خلال تحويل البيانات الأولية المعقدة إلى تنسيق أسهل للفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين فهم هذه البيانات واستخدامها بشكل أكثر وضوحًا. إن نجاح أو فشل تحليل البيانات يحدد مباشرة كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهو خطوة حاسمة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور مؤشرات البيانات
مع تزايد كمية بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى مفهرسي البيانات. يلعب المفهرس دورًا مهمًا في تنظيم بيانات العقدة وإرسالها إلى قاعدة البيانات لتسهيل الاستعلام. يعمل المفهرس على فهرسة بيانات البلوكتشين وجعلها متاحة في أي وقت من خلال لغة استعلام تشبه SQL. من خلال توفير واجهة استعلام موحدة، يسمح المفهرس للمطورين باسترجاع المعلومات المطلوبة بسرعة ودقة باستخدام لغة استعلام موحدة.
تقوم أنواع مختلفة من الفهرسين بتحسين استرجاع البيانات بطرق مختلفة:
حاليًا، تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية ليس فقط فهرسة متعددة السلاسل، ولكنها أيضًا قامت بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية احتياجات البيانات المختلفة للتطبيقات.
أدى ظهور المفهرس إلى تحسين كبير في كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. بالمقارنة مع نقاط النهاية RPC التقليدية، يمكن للمفهرس فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ويدعم الاستعلامات عالية السرعة. تتيح هذه المفهرسات للمستخدمين تنفيذ استعلامات معقدة، وتصفية البيانات بسهولة، وتحليلها بعد استخراجها. بالإضافة إلى ذلك، يدعم بعض المفهرسات تجميع مصادر البيانات من عدة بلوكتشين. من خلال التشغيل الموزع على عدة عقد، لا يوفر المفهرس فقط أمانًا وأداءً أقوى، بل أيضًا يقلل من مخاطر الانقطاع والتوقف التي قد تسببها مزودي RPC المركزيين.
2.4 قاعدة بيانات سلسلة كاملة: محاذاة أولويات التدفق
استخدام عقدة الفهرس لاستعلام البيانات يعني عادة أن واجهة برمجة التطبيقات تصبح البوابة الوحيدة لتناول البيانات على البلوكتشين. ومع ذلك، عندما تدخل المشاريع مرحلة التوسع، غالبًا ما تحتاج إلى مصادر بيانات أكثر مرونة. مع تعقد متطلبات التطبيقات، يصبح من الصعب على فهرس البيانات الأولي ومعاييره القياسية تلبية الطلبات الاستعلامية المتزايدة والمتنوعة.
في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت منهجية "الأولوية للتدفق" حلاً للتغلب على قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح استيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الحقيقي. كما أن تطور مقدمي خدمات بيانات البلوكتشين يتجه نحو بناء تدفقات بيانات البلوكتشين، حيث قامت مقدمو خدمات الفهرسة التقليدية بإصدار منتجات للحصول على بيانات البلوكتشين في الوقت الحقيقي بطريقة تدفق البيانات.
تهدف هذه الخدمات إلى معالجة الحاجة إلى التحليل الفوري لعمليات البلوكتشين وتقديم قدرات استعلام أكثر شمولاً. من خلال إعادة تعريف تحديات بيانات السلسلة من منظور أنظمة البيانات الحديثة، يمكننا رؤية إمكانيات إدارة البيانات على السلسلة وتخزينها وتقديمها من منظور جديد.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات؟ مقارنة متعمقة لبروتوكول فهرسة البيانات
3.1 الجراف
تقوم شبكة The Graph بتوفير خدمات فهرسة واستعلام البيانات متعددة السلاسل من خلال شبكة من العقد اللامركزية، مما يسهل على المطورين فهرسة بيانات البلوكتشين وبناء التطبيقات اللامركزية. نموذج منتجها الرئيسي هو سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات.
الرسوم البيانية هي الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، حيث تحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستعلام. يمكن لأي شخص إنشاء رسوم بيانية، ويمكن لمجموعة من التطبيقات إعادة استخدام هذه الرسوم البيانية.
يتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار رئيسية: الفهرس، والقيّم، والمندوبون، والمطورون، الذين يقدمون معًا دعم البيانات لتطبيقات الويب 3.
حالياً، انتقل The Graph إلى خدمة استضافة فرعية لامركزية شاملة، حيث توجد حوافز اقتصادية متداولة بين مختلف المشاركين لضمان تشغيل النظام.
منتجات The Graph تتطور بسرعة أيضًا في موجة الذكاء الاصطناعي. الأدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs حسنت أداء النظام البيئي في مجالات متعددة.
3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات متكاملة للبلوكتشين، تجمع جميع بيانات الكتل على منصة واحدة. تشمل ميزاته الفريدة:
تجعل هذه الميزات Chainbase تبرز في بروتوكول فهرسة البلوكتشين، مع التركيز بشكل خاص على إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي، وصيغة البيانات المبتكرة، وكذلك من خلال الجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة، لإنشاء نماذج أكثر ذكاءً لتعزيز الرؤية.
نموذج AI الخاص بـ Chainbase Theia هو البارز الرئيسي الذي يميزها عن بروتوكولات خدمات البيانات الأخرى. يعتمد Theia على نموذج DORA الذي طورته NVIDIA، ويجمع بين البيانات على السلسلة وخارج السلسلة وأحداث الزمان والمكان، ليتعلم ويحلل أنماط التشفير، ومن ثم يستجيب من خلال الاستدلال السببي.
3.3 الفضاء والزمان
الفضاء والوقت (SxT) تهدف إلى إنشاء طبقة حساب قابلة للتحقق، وتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع بيانات لا مركزي، لتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية ونماذج اللغة الكبيرة والشركات.
SxT قدمت تقنية Proof of SQL، وهي تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية، تضمن أن استعلامات SQL المنفذة على مستودع البيانات اللامركزي هي مقاومة للتلاعب وقابلة للتحقق. هذه الطريقة تغير من استهلاك الموارد الناتج عن تكرار عدة عقدة لفهرسة نفس البيانات تحت آلية الإجماع، مما يعزز الأداء العام للنظام.
تعمل SxT أيضًا بشكل وثيق مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت، لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يسهل على المستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين من خلال معالجة اللغة الطبيعية.
الاستنتاجات والرؤية المستقبلية
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من المصدر الأولي لبيانات العقدة، من خلال تطور تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمات بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما شهد عملية تحسين تدريجية. إن التطور المستمر لهذه التقنيات لا يزيد فقط من كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل يقدم أيضًا تجربة ذكية غير مسبوقة للمستخدمين.
مع التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي وإثبات المعرفة الصفرية، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. ستواصل خدمات بيانات البلوكتشين في المستقبل أداء دور مهم كالبنية التحتية، مما يوفر دعمًا قويًا لتقدم الصناعة وابتكارها.