Paano nagiging AI-driven na Web3 infrastructure ang The Graph?
Paano gawing mas madali para sa DApp na isama ang teknolohiyang AI?
Isinulat ni: ChainFeeds Research
Noong 2022, inilunsad ng OpenAI ang ChatGPT na pinapagana ng modelong GPT-3.5, na nagpasimula ng mga alon ng AI narratives. Gayunpaman, bagaman epektibong nahahawakan ng ChatGPT ang mga problema sa karamihan ng mga kaso, maaaring limitado pa rin ang pagganap nito kapag kinakailangan ng tiyak na kaalaman sa isang larangan o real-time na data. Halimbawa, kapag tinanong tungkol sa mga rekord ng token trading ni Vitalik Buterin sa nakalipas na 18 buwan, hindi ito makapagbigay ng maaasahan at detalyadong impormasyon. Dahil dito, pinagsama ng core development team ng The Graph na Semiotic Labs ang The Graph indexing software stack at OpenAI upang ilunsad ang proyektong Agentc, na maaaring magbigay ng mga serbisyo ng pagsusuri ng trend sa merkado ng cryptocurrency at query sa data ng transaksyon.
Kapag tinanong ang Agentc tungkol sa mga rekord ng token trading ni Vitalik Buterin sa nakalipas na 18 buwan, nagbigay ito ng mas detalyadong sagot. Gayunpaman, ang AI layout ng The Graph ay hindi limitado dito. Sa white paper na "The Graph as AI Infrastructure", sinabi na ang layunin ay hindi maglunsad ng isang tiyak na aplikasyon, kundi ganap na gamitin ang mga bentahe nito bilang isang decentralized data indexing protocol upang magbigay ng mga tool sa mga developer upang makabuo ng mga Web3 native AI applications. Upang suportahan ang layuning ito, bubuksan din ng Semiotic Labs ang code base ng Agentc, na nagpapahintulot sa mga developer na lumikha ng mga AI dapps na may mga function na katulad ng Agentc, tulad ng mga ahente ng pagsusuri ng trend sa merkado ng NFT at mga ahente ng DeFi trading assistant.
Ang Decentralized AI Roadmap ng The Graph
Inilunsad ang The Graph noong Hulyo 2018 at ito ay isang decentralized protocol para sa pag-index at pag-query ng blockchain data. Sa pamamagitan ng protocol na ito, maaaring gumamit ang mga developer ng mga open API upang lumikha at mag-publish ng mga data indexes na tinatawag na subgraphs, na nagpapahintulot sa mga aplikasyon na mahusay na makuha ang on-chain data. Sa ngayon, sinusuportahan ng The Graph ang higit sa 50 chains, nagho-host ng higit sa 75,000 proyekto, at nagproseso ng higit sa 1.26 trilyong query.
Ang The Graph ay kayang magproseso ng ganitong kalaking dami ng data, na hindi maihihiwalay sa suporta ng core team sa likod nito, kabilang ang Edge Node, Streamingfast, Semiotic, The Guild, GraphOps, Messari at Pinax. Kabilang sa mga ito, ang Streamingfast ay pangunahing nagbibigay ng cross-chain architecture technology para sa blockchain data flow, at ang Semiotic AI ay nakatuon sa paglalapat ng AI at cryptography sa The Graph. Ang The Guild, GraphOps, Messari at Pinax ay bawat isa ay nakatuon sa mga larangan tulad ng GraphQL development, indexing services, subgraph development at data flow solutions.
Ang layout ng AI ng The Graph ay hindi isang bagong ideya. Noong Marso pa lamang ng nakaraang taon, nag-publish ang The Graph Blog ng isang artikulo na naglalarawan ng potensyal ng paggamit ng mga kakayahan sa pag-index ng data nito para sa mga aplikasyon ng artificial intelligence. Noong Disyembre ng nakaraang taon, inilabas ng The Graph ang isang bagong roadmap na tinatawag na "New Era", na nagpaplanong magdagdag ng AI-assisted queries para sa mga large language models. Sa kamakailang paglabas ng white paper, naging mas malinaw ang AI roadmap nito. Ipinakilala ng white paper ang dalawang AI services: Inference at Agent Service, na nagpapahintulot sa mga developer na isama ang mga AI function direkta sa front end ng aplikasyon, at ang buong proseso ay sinusuportahan ng The Graph.
Inference Service: Suporta para sa maraming open source AI models
Sa tradisyunal na inference services, ang mga modelo ay gumagawa ng mga prediksyon sa input data sa pamamagitan ng centralized cloud computing resources. Halimbawa, kapag tinanong mo ang ChatGPT ng isang tanong, ito ay mag-iinfer at magbabalik ng sagot. Gayunpaman, ang ganitong centralized na pamamaraan ay hindi lamang nagpapataas ng mga gastos, kundi nagdudulot din ng mga panganib sa censorship. Nais ng The Graph na lutasin ang problemang ito sa pamamagitan ng pagbuo ng isang decentralized model hosting market, na nagbibigay sa mga dApp developer ng mas maraming flexibility sa pag-deploy at pag-host ng mga AI models.
Ang The Graph ay nagbibigay ng isang halimbawa sa white paper, na nagpapakita kung paano lumikha ng isang aplikasyon upang matulungan ang mga gumagamit ng Farcaster na maunawaan kung ang kanilang mga post ay makakatanggap ng maraming likes. Una, gamitin ang subgraph data service ng The Graph upang i-index ang bilang ng mga komento at likes sa mga post ng Farcaster. Pagkatapos, sanayin ang isang neural network upang hulaan kung ang isang bagong komento sa Farcaster ay magugustuhan, at i-deploy ang neural network sa inference service ng The Graph. Ang huling dApp na develope
d ay makakatulong sa mga gumagamit na magsulat ng mga post na makakakuha ng mas maraming likes.
Ang pamamaraang ito ay nagbibigay-daan sa mga developer na madaling magamit ang imprastruktura ng The Graph, mag-host ng mga pre-trained na modelo sa The Graph network, at isama ang mga ito sa mga aplikasyon sa pamamagitan ng API interfaces, upang direktang maranasan ng mga gumagamit ang mga tampok na ito kapag gumagamit ng dApps.
Upang magbigay ng mas maraming pagpipilian at kakayahang umangkop sa mga developer, sinusuportahan ng The Graph's Inference Service ang karamihan sa mga umiiral na popular na modelo. Nakasulat sa white paper, "Sa yugto ng MVP, susuportahan ng The Graph's Inference Service ang isang hanay ng mga piniling popular na open source AI models, kabilang ang Stable Diffusion, Stable Video Diffusion, LLaMA, Mixtral, Grok, at Whisper, atbp." Sa hinaharap, anumang open model na sapat na nasubukan at pinapatakbo ng indexer ay maaaring i-deploy sa The Graph Inference Service. Bukod dito, upang mabawasan ang teknikal na kumplikado ng pag-deploy ng AI models, nagbibigay ang The Graph ng user-friendly na interface na nagpapasimple sa buong proseso, na nagpapahintulot sa mga developer na madaling mag-upload at mag-manage ng kanilang AI models nang hindi nag-aalala tungkol sa pagpapanatili ng imprastruktura.
Upang higit pang mapahusay ang pagganap ng mga modelo sa mga partikular na senaryo ng aplikasyon, sinusuportahan din ng The Graph ang fine-tuning ng mga modelo para sa mga partikular na data sets. Gayunpaman, dapat tandaan na ang fine-tuning ay karaniwang hindi isinasagawa sa The Graph. Kailangan ng mga developer na mag-fine-tune ng mga modelo sa labas at pagkatapos ay i-deploy ang mga ito gamit ang The Graph's reasoning service. Upang hikayatin ang mga developer na pampublikong ibunyag ang mga fine-tuned na modelo, ang The Graph ay bumubuo ng mga mekanismo ng insentibo, tulad ng makatwirang paglalaan ng query fees sa pagitan ng mga tagalikha ng modelo at mga indexer na nagbibigay ng mga modelo.
Sa mga tuntunin ng pag-verify ng pagpapatupad ng mga reasoning tasks, nagbibigay ang The Graph ng iba't ibang mga pamamaraan, tulad ng trusted authority, M-of-N consensus, interactive fraud proofs, at zk-SNARKs. Bawat isa sa apat na pamamaraang ito ay may kani-kaniyang mga kalamangan at kahinaan. Ang trusted authority ay umaasa sa mga pinagkakatiwalaang entidad; ang M-of-N consensus ay nangangailangan ng pag-verify ng maraming indexers, na nagpapataas ng kahirapan sa pandaraya habang pinapataas din ang computational at coordination costs; ang interactive fraud proofs ay mas ligtas, ngunit hindi angkop para sa mga aplikasyon na nangangailangan ng mabilis na tugon; at ang zk-SNARKs ay mas kumplikado upang ipatupad at hindi angkop para sa malalaking modelo.
Naniniwala ang The Graph na ang mga developer at gumagamit ay dapat magkaroon ng karapatang pumili ng naaangkop na antas ng seguridad batay sa kanilang mga pangangailangan. Samakatuwid, plano ng The Graph na suportahan ang maraming pamamaraan ng pag-verify sa kanyang inference service upang umangkop sa iba't ibang pangangailangan sa seguridad at mga senaryo ng aplikasyon. Halimbawa, sa mga sitwasyon na kinasasangkutan ng mga transaksyong pinansyal o mahalagang business logic, maaaring kinakailangan na gumamit ng mas ligtas na mga pamamaraan ng pag-verify, tulad ng zk-SNARKs o M-of-N consensus. Para sa ilang mababang panganib o entertainment applications, maaari kang pumili ng mga pamamaraan ng pag-verify na mas mura at mas simple ipatupad, tulad ng trusted authorities o interactive fraud proofs. Bukod dito, plano rin ng The Graph na tuklasin ang mga teknolohiyang nagpapahusay sa privacy upang mapabuti ang mga isyu sa privacy ng modelo at gumagamit.
Agent Service: Pagtulong sa mga developer na bumuo ng mga autonomous na AI-driven na aplikasyon
Kumpara sa Inference Service, na pangunahing nagpapatakbo ng mga trained AI models para sa reasoning, ang Agent Service ay mas kumplikado at nangangailangan ng maraming bahagi upang magtulungan upang paganahin ang mga agents na magsagawa ng isang serye ng mga kumplikado at automated na gawain. Ang value proposition ng The Graph's Agent Service ay isama ang konstruksyon, pagho-host, at pagpapatupad ng mga agents sa The Graph at magbigay ng mga serbisyo mula sa indexer network.
Partikular, magbibigay ang The Graph ng isang decentralized network upang suportahan ang konstruksyon at pagho-host ng mga agents. Kapag ang Agent ay na-deploy sa The Graph network, magbibigay ang The Graph Indexer ng kinakailangang suporta sa pagpapatupad.
rt, kabilang ang pag-index ng data, pagtugon sa mga kaganapan sa on-chain at iba pang mga interactive na kahilingan.
Tulad ng nabanggit sa itaas, ang The Graph core development team na Semiotic Labs ay naglunsad ng isang maagang Agent experimental product na Agentc, na pinagsasama ang The Graph's indexing software stack at OpenAI. Ang pangunahing tungkulin nito ay i-convert ang natural language input sa mga SQL query, na nagpapahintulot sa mga gumagamit na direktang mag-query ng real-time na data sa blockchain at ipakita ang mga resulta ng query sa isang madaling maunawaan na anyo. Sa madaling salita, ang Agentc ay nakatuon sa pagbibigay ng maginhawang pagsusuri ng mga trend sa merkado ng cryptocurrency at mga query sa data ng transaksyon. Ang lahat ng data nito ay nagmumula sa Uniswap V2, Uniswap V3, Uniswap X at mga fork nito sa Ethereum, at ang mga presyo ay ina-update bawat oras.
Bilang karagdagan, sinabi rin ng The Graph na ang LLM model na ginagamit ng The Graph ay may accuracy rate na 63.41% lamang, kaya may problema ng maling tugon. Upang matugunan ang problemang ito, ang The Graph ay nagde-develop ng isang bagong malaking language model na tinatawag na KGLLM (Knowledge Graph-enabled Large Language Models).
Ang KGLLM ay maaaring makabuluhang bawasan ang posibilidad ng pagbuo ng maling impormasyon sa pamamagitan ng paggamit ng structured knowledge graph data na ibinibigay ng Geo. Ang bawat pahayag sa Geo system ay sinusuportahan ng on-chain timestamps at voting verification. Pagkatapos ng pagsasama ng knowledge graph ng Geo, ang mga agent ay maaaring ilapat sa iba't ibang mga senaryo, kabilang ang mga regulasyon sa medikal, mga pag-unlad sa politika, pagsusuri sa merkado, atbp., sa gayon ay pinapabuti ang pagkakaiba-iba at katumpakan ng mga serbisyo ng agent. Halimbawa, ang KGLLM ay maaaring gumamit ng data sa politika upang magbigay ng mga rekomendasyon sa pagbabago ng patakaran para sa mga decentralized autonomous organizations (DAOs) at tiyakin na ang mga ito ay batay sa kasalukuyan at tumpak na impormasyon.
Ang mga bentahe ng KGLLM ay kinabibilangan din ng:
Paggamit ng structured data: Ang KGLLM ay gumagamit ng isang structured external knowledge base. Ang impormasyon ay na-modelo sa isang graphical na anyo sa knowledge graph, na ginagawang malinaw ang relasyon sa pagitan ng data sa isang tingin, kaya ang pag-query at pag-unawa sa data ay nagiging mas intuitive;
Mga kakayahan sa pagproseso ng relational data: Ang KGLLM ay partikular na angkop para sa pagproseso ng relational data, halimbawa, maaari nitong maunawaan ang relasyon sa pagitan ng mga tao, ang relasyon sa pagitan ng mga tao at mga kaganapan, atbp. At gumagamit ito ng isang graph traversal algorithm upang makahanap ng kaugnay na impormasyon sa pamamagitan ng pagtalon sa maraming nodes sa knowledge graph (katulad ng paggalaw sa isang mapa). Sa ganitong paraan, ang KGLLM ay maaaring makahanap ng pinaka-kaugnay na impormasyon upang sagutin ang mga tanong;
Mahusay na pagkuha at pagbuo ng impormasyon: Sa pamamagitan ng graph traversal algorithm, ang mga relasyon na nakuha ng KGLLM ay na-convert sa mga prompt na maaaring maunawaan ng modelo sa natural na wika. Sa pamamagitan ng mga malinaw na tagubilin na ito, ang KGLLM model ay maaaring makabuo ng mas tumpak at kaugnay na mga sagot.
Paningin
Bilang "Google ng Web3", ginagamit ng The Graph ang mga bentahe nito upang punan ang kasalukuyang kakulangan ng data ng mga AI services at pinapasimple ang proseso ng pag-develop ng proyekto para sa mga developer sa pamamagitan ng pagpapakilala ng mga AI services. Sa pag-develop at paggamit ng mas maraming AI applications, inaasahan na ang karanasan ng gumagamit ay higit pang mapapabuti. Sa hinaharap, ang The Graph development team ay patuloy na mag-eexplore ng posibilidad ng pagsasama ng artificial intelligence sa Web3. Bilang karagdagan, ang iba pang mga team sa ecosystem nito, tulad ng Playgrounds Analytics at DappLooker, ay nagdidisenyo rin ng mga solusyon na may kaugnayan sa proxy services.
Disclaimer: lahat ng nasa artikulo ay kumakatawan sa pananaw ng may-akda at walang kinalaman sa platform na ito. Ang artikulong ito ay hindi nilayon na gamitin bilang isang sanggunian para sa paggawa ng mga desisyon sa pamumuhunan.
Baka magustuhan mo rin
MomoAI (MTOS): Ang AI-Driven Solution sa Social Web3 Gaming
What is MomoAI (MTOS)? Ang MomoAI (MTOS) ay isang Web3 gaming platform na idinisenyo upang pagsama-samahin ang mga tao sa pamamagitan ng nakakaengganyo, sosyal, at makabagong mga laro. Hindi tulad ng mga tradisyunal na laro, na kadalasang nakatuon lamang sa entertainment, ang MomoAI ay gumagawa ng
Flash Thursday: Bumili ng crypto gamit ang credit/debit card para sa zero fees
Tuwing Huwebes, mag-enjoy ng walang bayad kapag ginagamit ang iyong lokal na fiat currency gamit ang credit o debit card ( Visa, Mastercard, Google Pay at Apple Pay)! Buy Crypto Promotion period: Every Thursday 8:00 PM – Friday 8:00 PM (UTC+8) Promotion rules Mag-sign up para sa isang Bitget accoun
Paano mag-withdraw sa pamamagitan ng ZEN sa Bitget?
Hakbang 1: Mag-navigate para Bumili ng Crypto , pagkatapos ay mag-hover sa Pay With menu para mag-browse ng mga available na fiat currency. Piliin ang iyong gustong fiat currency at mag-click sa Bank Deposit > Fiat Withdraw . Hakbang 2: Piliin ang uri ng fiat currency na gusto mong bawiin. Hakbang