أدى تطور تقنية البلوكتشين إلى ظهور عدد كبير من التطبيقات اللامركزية (dApp). من الألعاب البسيطة والتطبيقات المالية على الإيثيريوم في البداية، إلى النظام البيئي المعقد عبر السلاسل اليوم، فإن احتياجات البيانات لـ dApp تزداد باستمرار. في الوقت نفسه، فإن الاختراقات في تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) قد جلبت إمكانيات جديدة لمعالجة البيانات وتطبيقها في البلوكتشين. ستستكشف هذه المقالة تاريخ تطوير تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين، وكيف يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أن تحدث ثورة في هذا المجال.
2. من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: كتلة البلوكتشين
عقد البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين جميع بيانات المعاملات. ومع ذلك، يجد المستخدمون العاديون صعوبة في صيانة العقد، مما أدى إلى ظهور مزودي عقد RPC. على الرغم من أن خدمات RPC قد خفضت من عتبة وصول البيانات، إلا أنه لا تزال هناك مشكلات في الكفاءة فيما يتعلق بالاستفسارات المعقدة.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى المعلومات القابلة للاستخدام
البلوكتشين البيانات الأصلية عادةً ما تمر بتشفير وترميز، وتحتاج إلى عملية تحليل متخصصة لتحويلها إلى معلومات مفهومة وقابلة للاستخدام. جودة تحليل البيانات تؤثر مباشرةً على فعالية التطبيقات اللاحقة.
2.3 تطور فاحص البيانات
مع زيادة حجم البيانات، تزداد الحاجة إلى الفهارس. تقوم الفهارس بتنظيم البيانات على البلوكتشين وتوفير واجهة استعلام موحدة، مما يبسط بشكل كبير عملية استرجاع البيانات. كل نوع من أنواع الفهارس له مزاياه، من فهارس العقد الكاملة إلى الفهارس المتخصصة، وصولاً إلى الفهارس المجمعة، حيث تقدم حلولاً لمواقف محددة.
2.4 قاعدة بيانات كاملة: طريقة الأولوية للتدفق
تواجه طرق الفهرسة التقليدية صعوبة في تلبية متطلبات الاستعلام المعقدة، مما يدفع الصناعة نحو تطوير تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي. هذه التحول يمكّن المنظمات من الاستجابة بسرعة لتغيرات البيانات، وتقديم قدرات استعلام أكثر شمولاً.
3. الجمع بين الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات: مقارنة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الجراف
توفر The Graph خدمات فهرسة البيانات المتعددة السلاسل واستعلاماتها من خلال شبكة من العقد اللامركزية. جوهرها هو مفهوم (Subgraphs)، الذي يحدد طريقة استخراج البيانات وتحويلها. يشكل الفهرسون، القيمون، المفوضون والمطورون في الشبكة نظامًا بيئيًا كاملًا. كما أن The Graph تعمل مؤخرًا على إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي بنشاط، مثل أدوات AutoAgora وAgentC، لرفع مستوى ذكاء النظام.
3.2 قاعدة السلسلة
تشينبيس كشبكة بيانات كاملة، تدمج بيانات متعددة السلاسل وتوفر خدمات بحيرة بيانات في الوقت الحقيقي. تشمل ميزاتها بنية تحتية مزدوجة، معايير تنسيق بيانات مبتكرة ونموذج عالم مشفر يجمع بين الذكاء الاصطناعي. نموذج الذكاء الاصطناعي لتشينبيس، ثيا، يمكنه استكشاف قيمة البيانات على السلسلة بعمق، مما يوفر خدمات ذكية للمستخدمين.
3.3 الفضاء والزمان
Space and Time (SxT) تسعى لبناء طبقة حسابية قابلة للتحقق، حيث توفر تقنية Proof of SQL المبتكرة دعمًا لإثباتات المعرفة الصفرية لاستعلامات البيانات. كما تعاونت SxT مع مختبرات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات معالجة اللغة الطبيعية، مما يبسط عمليات استعلام المستخدمين عن بيانات البلوكتشين.
الخاتمة والرؤية المستقبلية
تطورت تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين من مصادر بيانات العقد البسيطة إلى خدمات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وشهدت تقدمًا ملحوظًا. في المستقبل، مع تطور تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية، من المتوقع أن تصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا، مما يوفر أساسًا قويًا للابتكار في الصناعة.
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.
تمكين الذكاء الاصطناعي من فهرسة بيانات البلوكتشين: من قاعدة بيانات كاملة السلسلة إلى خدمات ذكية
تطور تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين وآفاق المستقبل
1. المقدمة
أدى تطور تقنية البلوكتشين إلى ظهور عدد كبير من التطبيقات اللامركزية (dApp). من الألعاب البسيطة والتطبيقات المالية على الإيثيريوم في البداية، إلى النظام البيئي المعقد عبر السلاسل اليوم، فإن احتياجات البيانات لـ dApp تزداد باستمرار. في الوقت نفسه، فإن الاختراقات في تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) قد جلبت إمكانيات جديدة لمعالجة البيانات وتطبيقها في البلوكتشين. ستستكشف هذه المقالة تاريخ تطوير تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين، وكيف يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أن تحدث ثورة في هذا المجال.
2. من عقدة البلوكتشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة
2.1 مصدر البيانات: كتلة البلوكتشين
عقد البلوكتشين هي أساس الشبكة بأكملها، مسؤولة عن تسجيل وتخزين جميع بيانات المعاملات. ومع ذلك، يجد المستخدمون العاديون صعوبة في صيانة العقد، مما أدى إلى ظهور مزودي عقد RPC. على الرغم من أن خدمات RPC قد خفضت من عتبة وصول البيانات، إلا أنه لا تزال هناك مشكلات في الكفاءة فيما يتعلق بالاستفسارات المعقدة.
2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى المعلومات القابلة للاستخدام
البلوكتشين البيانات الأصلية عادةً ما تمر بتشفير وترميز، وتحتاج إلى عملية تحليل متخصصة لتحويلها إلى معلومات مفهومة وقابلة للاستخدام. جودة تحليل البيانات تؤثر مباشرةً على فعالية التطبيقات اللاحقة.
2.3 تطور فاحص البيانات
مع زيادة حجم البيانات، تزداد الحاجة إلى الفهارس. تقوم الفهارس بتنظيم البيانات على البلوكتشين وتوفير واجهة استعلام موحدة، مما يبسط بشكل كبير عملية استرجاع البيانات. كل نوع من أنواع الفهارس له مزاياه، من فهارس العقد الكاملة إلى الفهارس المتخصصة، وصولاً إلى الفهارس المجمعة، حيث تقدم حلولاً لمواقف محددة.
2.4 قاعدة بيانات كاملة: طريقة الأولوية للتدفق
تواجه طرق الفهرسة التقليدية صعوبة في تلبية متطلبات الاستعلام المعقدة، مما يدفع الصناعة نحو تطوير تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي. هذه التحول يمكّن المنظمات من الاستجابة بسرعة لتغيرات البيانات، وتقديم قدرات استعلام أكثر شمولاً.
3. الجمع بين الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات: مقارنة بين The Graph و Chainbase و Space and Time
3.1 الجراف
توفر The Graph خدمات فهرسة البيانات المتعددة السلاسل واستعلاماتها من خلال شبكة من العقد اللامركزية. جوهرها هو مفهوم (Subgraphs)، الذي يحدد طريقة استخراج البيانات وتحويلها. يشكل الفهرسون، القيمون، المفوضون والمطورون في الشبكة نظامًا بيئيًا كاملًا. كما أن The Graph تعمل مؤخرًا على إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي بنشاط، مثل أدوات AutoAgora وAgentC، لرفع مستوى ذكاء النظام.
3.2 قاعدة السلسلة
تشينبيس كشبكة بيانات كاملة، تدمج بيانات متعددة السلاسل وتوفر خدمات بحيرة بيانات في الوقت الحقيقي. تشمل ميزاتها بنية تحتية مزدوجة، معايير تنسيق بيانات مبتكرة ونموذج عالم مشفر يجمع بين الذكاء الاصطناعي. نموذج الذكاء الاصطناعي لتشينبيس، ثيا، يمكنه استكشاف قيمة البيانات على السلسلة بعمق، مما يوفر خدمات ذكية للمستخدمين.
3.3 الفضاء والزمان
Space and Time (SxT) تسعى لبناء طبقة حسابية قابلة للتحقق، حيث توفر تقنية Proof of SQL المبتكرة دعمًا لإثباتات المعرفة الصفرية لاستعلامات البيانات. كما تعاونت SxT مع مختبرات الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتطوير أدوات معالجة اللغة الطبيعية، مما يبسط عمليات استعلام المستخدمين عن بيانات البلوكتشين.
الخاتمة والرؤية المستقبلية
تطورت تقنية فهرسة بيانات البلوكتشين من مصادر بيانات العقد البسيطة إلى خدمات سلسلة كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وشهدت تقدمًا ملحوظًا. في المستقبل، مع تطور تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية، من المتوقع أن تصبح خدمات بيانات البلوكتشين أكثر ذكاءً وأمانًا، مما يوفر أساسًا قويًا للابتكار في الصناعة.