تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات السلسلة الكاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
من ظهور أول مجموعة من تطبيقات البلوكتشين في عام 2017، إلى اليوم حيث تتنوع التطبيقات المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي القائمة على بلوكتشين مختلفة، هل فكرنا في مصادر البيانات المختلفة التي تستخدمها هذه التطبيقات في التفاعل؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 من الموضوعات الساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات أساس تطورها. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى الشمس والماء، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات للتعلم والتطور باستمرار. بدون بيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا، سيكون من الصعب عليها أن تؤدي ذكائها وكفاءتها المطلوبة.
ستتناول هذه المقالة بشكل عميق تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وتحلل تطور فهرسة البيانات في الصناعة، وتقوم بمقارنة بين بروتوكولات الفهرسة القديمة وبروتوكولات خدمات البيانات الناشئة من حيث الميزات التقنية.
2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين هو دفتر حسابات لامركزي، وعقدة هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات. كل عقدة لديها نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يحافظ على خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، فإن إنشاء وصيانة عقدة من قبل المستخدم العادي ليس بالأمر السهل، حيث يتطلب ذلك مهارات تقنية متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف عالية للأجهزة والنطاق الترددي. كما أن قدرة الاستعلام للعقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين. لذلك، غالبًا ما يعتمد المستخدمون على خدمات الطرف الثالث.
ظهرت مزودي خدمات عقدة RPC ، المسؤولين عن إدارة العقد وتوفير البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. وهذا يتيح للمستخدمين الوصول إلى بيانات البلوكتشين دون الحاجة إلى إنشاء عقدة خاصة بهم. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها تخضع لقيود السرعة، بينما توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل ولكن الكفاءة لا تزال منخفضة. على الرغم من ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات الموحدة لمقدمي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما وضع الأساس لعملية تحليل البيانات والتطبيقات المستقبلية.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم بيانات العقدة في البلوكتشين عادةً معالجة مشفرة ومشفرة، مما يضمن السلامة والأمان، ولكنه يزيد أيضًا من صعوبة التحليل. بالنسبة للمستخدمين العاديين والمطورين، يتطلب التعامل المباشر مع هذه البيانات الكثير من المعرفة التقنية والموارد الحاسوبية.
تتحول عملية تحليل البيانات إلى أمر بالغ الأهمية. من خلال تحويل البيانات الخام المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. تؤثر جودة التحليل بشكل مباشر على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهي حلقة رئيسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور فهرس البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى فهرس البيانات بشكل متزايد. تلعب الفهارس دوراً هاماً في تنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات للاستعلام. إنها تقوم بفهرسة بيانات البلوكتشين، وتوفر واجهة لغة استعلام مشابهة لـ SQL( مثل واجهة برمجة التطبيقات GraphQL)، مما يجعل البيانات متاحة في أي وقت. هذه الواجهة الموحدة للاستعلام تبسط بشكل كبير عملية استرجاع المعلومات المطلوبة من قبل المطورين.
تقوم أنواع مختلفة من الفهارس بتحسين استرجاع البيانات بطرق مختلفة:
مُؤَشِّر العقدة الكاملة: استخراج البيانات مباشرة من عقدة كتلة البلوكتشين الكاملة، لضمان الاكتمال والدقة، لكنه يتطلب سعة تخزين وقدرة معالجة كبيرة.
فهرس خفيف الوزن: يعتمد على العقدة الكاملة للحصول على بيانات محددة حسب الطلب، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
مُؤَشِّر مُتَخَصِّص: يهدف إلى تحسين استرجاع البيانات أو البلوكتشين لنوع معين من البيانات، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
مجمع الفهرسة: استخراج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، وتقديم واجهة استعلام موحدة، مناسبة لتطبيقات متعددة السلاسل.
حاليًا، تشغل عقدة أرشيف الإيثيريوم مساحة تخزين تتراوح بين 3-13.5 تيرابايت تحت عملاء مختلفين. في مواجهة هذه الكمية الهائلة من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فقط الفهرسة متعددة السلاسل، بل قامت أيضًا بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية احتياجات التطبيقات المختلفة.
بالمقارنة مع نقاط نهاية RPC التقليدية، فإن الفهرس قد حسّن بشكل كبير من كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. إنهم يدعمون الاستعلامات المعقدة، وتصفية البيانات، والتحليل بعد الاستخراج. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر بيانات متعددة من البلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة التطبيقات المتعددة في التطبيقات متعددة السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، توفر الفهارس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من المخاطر المحتملة التي قد تأتي من مقدمي خدمات RPC المركزيين.
2.4 قاعدة بيانات سلسلة كاملة: محاذاة الأولوية للتدفق
مع تعقيد متطلبات التطبيق، أصبح من الصعب على مفهرس البيانات الأساسي تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة بشكل متزايد، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم البيانات خارج السلسلة. في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح المعالجة والتحليل الفوري للبيانات.
تتجه مزودي خدمات بيانات البلوكتشين أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات. أطلق مزودو خدمات الفهرسة التقليدية منتجات تدفق بيانات البلوكتشين في الوقت الفعلي، مثل Substreams من The Graph و Mirror من Goldsky. هناك أيضًا بحيرات بيانات في الوقت الفعلي مثل Chainbase و SubSquid التي تعتمد على إنشاء تدفقات بيانات قائمة على البلوكتشين.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. من خلال إعادة تعريف إدارة بيانات السلسلة من منظور أنظمة البيانات الحديثة، يمكننا تخيل مستقبل يتم فيه تخصيص مجموعات البيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات: مقارنة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
تقدم شبكة The Graph خدمات فهرسة واستعلام البيانات عبر سلاسل متعددة من خلال عقد لامركزية. تشمل أنماط المنتجات الرئيسية لها سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، لخدمة احتياجات استعلامات المنتجات للمستخدمين.
الرسوم البيانية( هي الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، وتحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق يمكن استعلامه. تتكون الشبكة من أربعة أدوار: الفهرس، المنسق، الموكل، والمطور، لدعم احتياجات البيانات لتطبيقات الويب 3 معًا.
تتطور منتجات The Graph بسرعة أيضًا في ظل موجة الذكاء الاصطناعي. تم تصميم أدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs لتحسين استراتيجيات التسعير وتوزيع الموارد وتجربة المستخدم، مما يعزز من ذكاء النظام ووديه للمستخدم.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لمنافسة فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cf9a002b9b094fbbe3be7f611001b5c1.webp(
) 3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات شاملة، تجمع جميع بيانات البلوكتشين في منصة واحدة. تشمل ميزاته:
بحيرة البيانات في الوقت الفعلي: توفر بحيرة بيانات في الوقت الفعلي مخصصة لتدفقات بيانات البلوكتشين.
بنية مزدوجة السلسلة: تم بناء طبقة التنفيذ على أساس Eigenlayer AVS، وتشكل مع خوارزمية توافق CometBFT بنية متوازية.
معايير تنسيق البيانات الابتكارية: إدخال معيار تنسيق بيانات "manuscripts".
نموذج العالم المشفر: دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي لبناء نموذج قادر على فهم وتوقع معاملات البلوكتشين.
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase يعتمد على نموذج DORA من NVIDIA، ويحلل البيانات الخارجية على البلوكتشين والنشاط الزماني المكاني، ويقدم خدمات بيانات ذكية للمستخدمين.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b343cab5112c1a3d52f4e72122ae0df2.webp(
) 3.3 الفضاء والزمن
تسعى Space and Time ###SxT( إلى إنشاء طبقة حوسبة قابلة للتحقق، لتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع البيانات اللامركزي. تضمن تقنيتها الأساسية Proof of SQL سلامة وموثوقية استعلامات SQL، مما يوفر حلاً فعالًا للتحقق من البيانات.
تعاون SxT مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت، لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يتيح للمستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين باستخدام اللغة الطبيعية. في استوديو الفضاء والزمن، يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل اللغة الطبيعية إلى SQL وتنفيذ الاستعلامات.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، موجز عن مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-97443cbd177ac4ffd1665da670ffbf12.webp(
الاستنتاجات والتطلعات
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصادر بيانات العقدة الأولية، من خلال تطور تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمة بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومرت بعملية تحسين تدريجية. لم تؤدي هذه التقدمات التكنولوجية فقط إلى زيادة كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل جلبت أيضًا تجربة ذكية.
في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كجزء من البنية التحتية، ستواصل خدمات بيانات البلوكتشين دعم الابتكار في الصناعة.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0742180b7da8a9dcddafc465a4dba9cb.webp(
شاهد النسخة الأصلية
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 14
أعجبني
14
5
مشاركة
تعليق
0/400
ChainSpy
· منذ 1 س
فقط قم بفهرسة بيانات السلسلة الكاملة وانتهى الأمر~
شاهد النسخة الأصليةرد0
ProbablyNothing
· منذ 11 س
جربها
شاهد النسخة الأصليةرد0
FUD_Whisperer
· منذ 11 س
تصبح المفهرسات ذكية
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketNoodler
· منذ 11 س
ليس هناك شيء جديد، فقد تم استخدام هذا الفخ منذ عام 2008.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HorizonHunter
· منذ 12 س
الذكاء الاصطناعي قوي لكنه لا يمكنه القيام بالتكنولوجيا بشكل جاف.
تاريخ تطور فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات السلسلة الكاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين: من العقدة إلى خدمات السلسلة الكاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
من ظهور أول مجموعة من تطبيقات البلوكتشين في عام 2017، إلى اليوم حيث تتنوع التطبيقات المالية والألعاب والتواصل الاجتماعي القائمة على بلوكتشين مختلفة، هل فكرنا في مصادر البيانات المختلفة التي تستخدمها هذه التطبيقات في التفاعل؟
في عام 2024، أصبحت الذكاء الاصطناعي وWeb3 من الموضوعات الساخنة. في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات أساس تطورها. تمامًا كما تحتاج النباتات إلى الشمس والماء، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا على كميات هائلة من البيانات للتعلم والتطور باستمرار. بدون بيانات، حتى أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعقيدًا، سيكون من الصعب عليها أن تؤدي ذكائها وكفاءتها المطلوبة.
ستتناول هذه المقالة بشكل عميق تطور إمكانية الوصول إلى بيانات البلوكتشين، وتحلل تطور فهرسة البيانات في الصناعة، وتقوم بمقارنة بين بروتوكولات الفهرسة القديمة وبروتوكولات خدمات البيانات الناشئة من حيث الميزات التقنية.
2. تطور فهرسة البيانات: من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: عقدة البلوكتشين
البلوكتشين هو دفتر حسابات لامركزي، وعقدة هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات. كل عقدة لديها نسخة كاملة من بيانات البلوكتشين، مما يحافظ على خاصية اللامركزية للشبكة. ومع ذلك، فإن إنشاء وصيانة عقدة من قبل المستخدم العادي ليس بالأمر السهل، حيث يتطلب ذلك مهارات تقنية متخصصة، بالإضافة إلى تكاليف عالية للأجهزة والنطاق الترددي. كما أن قدرة الاستعلام للعقد العادية محدودة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المطورين. لذلك، غالبًا ما يعتمد المستخدمون على خدمات الطرف الثالث.
ظهرت مزودي خدمات عقدة RPC ، المسؤولين عن إدارة العقد وتوفير البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. وهذا يتيح للمستخدمين الوصول إلى بيانات البلوكتشين دون الحاجة إلى إنشاء عقدة خاصة بهم. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها تخضع لقيود السرعة، بينما توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداءً أفضل ولكن الكفاءة لا تزال منخفضة. على الرغم من ذلك، فإن واجهات برمجة التطبيقات الموحدة لمقدمي العقدة قد خفضت من عتبة وصول المستخدمين إلى البيانات على السلسلة، مما وضع الأساس لعملية تحليل البيانات والتطبيقات المستقبلية.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الأولية إلى البيانات القابلة للاستخدام
تقدم بيانات العقدة في البلوكتشين عادةً معالجة مشفرة ومشفرة، مما يضمن السلامة والأمان، ولكنه يزيد أيضًا من صعوبة التحليل. بالنسبة للمستخدمين العاديين والمطورين، يتطلب التعامل المباشر مع هذه البيانات الكثير من المعرفة التقنية والموارد الحاسوبية.
تتحول عملية تحليل البيانات إلى أمر بالغ الأهمية. من خلال تحويل البيانات الخام المعقدة إلى تنسيق سهل الفهم والتعامل، يمكن للمستخدمين الاستفادة من هذه البيانات بشكل أكثر وضوحًا. تؤثر جودة التحليل بشكل مباشر على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكتشين، وهي حلقة رئيسية في عملية فهرسة البيانات بأكملها.
2.3 تطور فهرس البيانات
مع زيادة حجم بيانات البلوكتشين، تزداد الحاجة إلى فهرس البيانات بشكل متزايد. تلعب الفهارس دوراً هاماً في تنظيم البيانات على السلسلة وإرسالها إلى قاعدة البيانات للاستعلام. إنها تقوم بفهرسة بيانات البلوكتشين، وتوفر واجهة لغة استعلام مشابهة لـ SQL( مثل واجهة برمجة التطبيقات GraphQL)، مما يجعل البيانات متاحة في أي وقت. هذه الواجهة الموحدة للاستعلام تبسط بشكل كبير عملية استرجاع المعلومات المطلوبة من قبل المطورين.
تقوم أنواع مختلفة من الفهارس بتحسين استرجاع البيانات بطرق مختلفة:
حاليًا، تشغل عقدة أرشيف الإيثيريوم مساحة تخزين تتراوح بين 3-13.5 تيرابايت تحت عملاء مختلفين. في مواجهة هذه الكمية الهائلة من البيانات، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فقط الفهرسة متعددة السلاسل، بل قامت أيضًا بتخصيص إطار تحليل البيانات لتلبية احتياجات التطبيقات المختلفة.
بالمقارنة مع نقاط نهاية RPC التقليدية، فإن الفهرس قد حسّن بشكل كبير من كفاءة فهرسة البيانات واستعلامها. إنهم يدعمون الاستعلامات المعقدة، وتصفية البيانات، والتحليل بعد الاستخراج. بعض الفهارس تدعم أيضًا تجميع مصادر بيانات متعددة من البلوكتشين، مما يتجنب مشكلة الحاجة إلى نشر واجهات برمجة التطبيقات المتعددة في التطبيقات متعددة السلاسل. من خلال التشغيل الموزع، توفر الفهارس أمانًا وأداءً أقوى، مما يقلل من المخاطر المحتملة التي قد تأتي من مقدمي خدمات RPC المركزيين.
2.4 قاعدة بيانات سلسلة كاملة: محاذاة الأولوية للتدفق
مع تعقيد متطلبات التطبيق، أصبح من الصعب على مفهرس البيانات الأساسي تلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة بشكل متزايد، مثل البحث، والوصول عبر السلاسل، أو رسم البيانات خارج السلسلة. في بنية أنابيب البيانات الحديثة، أصبحت طريقة "الأولوية للتدفق" حلاً لتجاوز قيود المعالجة الدفعة التقليدية، مما يتيح المعالجة والتحليل الفوري للبيانات.
تتجه مزودي خدمات بيانات البلوكتشين أيضًا نحو بناء تدفقات البيانات. أطلق مزودو خدمات الفهرسة التقليدية منتجات تدفق بيانات البلوكتشين في الوقت الفعلي، مثل Substreams من The Graph و Mirror من Goldsky. هناك أيضًا بحيرات بيانات في الوقت الفعلي مثل Chainbase و SubSquid التي تعتمد على إنشاء تدفقات بيانات قائمة على البلوكتشين.
تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الحاجة إلى تحليل معاملات البلوكتشين في الوقت الفعلي وتوفير قدرات استعلام أكثر شمولاً. من خلال إعادة تعريف إدارة بيانات السلسلة من منظور أنظمة البيانات الحديثة، يمكننا تخيل مستقبل يتم فيه تخصيص مجموعات البيانات عالية الأداء لأي حالة استخدام تجارية.
3. الذكاء الاصطناعي + قاعدة البيانات: مقارنة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الرسم البياني
تقدم شبكة The Graph خدمات فهرسة واستعلام البيانات عبر سلاسل متعددة من خلال عقد لامركزية. تشمل أنماط المنتجات الرئيسية لها سوق تنفيذ استعلامات البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات، لخدمة احتياجات استعلامات المنتجات للمستخدمين.
الرسوم البيانية( هي الهيكل الأساسي للبيانات في شبكة The Graph، وتحدد كيفية استخراج البيانات من البلوكتشين وتحويلها إلى تنسيق يمكن استعلامه. تتكون الشبكة من أربعة أدوار: الفهرس، المنسق، الموكل، والمطور، لدعم احتياجات البيانات لتطبيقات الويب 3 معًا.
تتطور منتجات The Graph بسرعة أيضًا في ظل موجة الذكاء الاصطناعي. تم تصميم أدوات AutoAgora وAllocation Optimizer وAgentC التي طورتها Semiotic Labs لتحسين استراتيجيات التسعير وتوزيع الموارد وتجربة المستخدم، مما يعزز من ذكاء النظام ووديه للمستخدم.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص لمنافسة فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cf9a002b9b094fbbe3be7f611001b5c1.webp(
) 3.2 قاعدة السلسلة
Chainbase هو شبكة بيانات شاملة، تجمع جميع بيانات البلوكتشين في منصة واحدة. تشمل ميزاته:
نموذج الذكاء الاصطناعي Theia من Chainbase يعتمد على نموذج DORA من NVIDIA، ويحلل البيانات الخارجية على البلوكتشين والنشاط الزماني المكاني، ويقدم خدمات بيانات ذكية للمستخدمين.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص عن مسار فهرسة بيانات Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b343cab5112c1a3d52f4e72122ae0df2.webp(
) 3.3 الفضاء والزمن
تسعى Space and Time ###SxT( إلى إنشاء طبقة حوسبة قابلة للتحقق، لتوسيع إثباتات المعرفة الصفرية على مستودع البيانات اللامركزي. تضمن تقنيتها الأساسية Proof of SQL سلامة وموثوقية استعلامات SQL، مما يوفر حلاً فعالًا للتحقق من البيانات.
تعاون SxT مع مختبر الابتكار المشترك للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت، لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يتيح للمستخدمين معالجة بيانات البلوكتشين باستخدام اللغة الطبيعية. في استوديو الفضاء والزمن، يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل اللغة الطبيعية إلى SQL وتنفيذ الاستعلامات.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، موجز عن مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-97443cbd177ac4ffd1665da670ffbf12.webp(
الاستنتاجات والتطلعات
تكنولوجيا فهرسة بيانات البلوكتشين تطورت من مصادر بيانات العقدة الأولية، من خلال تطور تحليل البيانات والفهرس، إلى خدمة بيانات كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومرت بعملية تحسين تدريجية. لم تؤدي هذه التقدمات التكنولوجية فقط إلى زيادة كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات، بل جلبت أيضًا تجربة ذكية.
في المستقبل، مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية وغيرها من التقنيات الجديدة، ستصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا. كجزء من البنية التحتية، ستواصل خدمات بيانات البلوكتشين دعم الابتكار في الصناعة.
![قراءة، فهرسة إلى تحليل، ملخص مسار فهرسة بيانات Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0742180b7da8a9dcddafc465a4dba9cb.webp(