The Graph, AI destekli Web3 altyapısı haline nasıl geliyor?

Yazan: ChainFeeds Araştırma

2022 yılında, OpenAI GPT-3.5 modeliyle desteklenen ChatGPT'yi piyasaya sürdü ve bu, AI anlatılarında dalgalanmalara yol açtı. Ancak, ChatGPT çoğu durumda sorunları etkili bir şekilde ele alabilse de, belirli alan bilgisi veya gerçek zamanlı veri gerektiğinde performansı sınırlı olabilir. Örneğin, Vitalik Buterin'in son 18 aydaki token ticaret kayıtları sorulduğunda, güvenilir ve ayrıntılı bilgi sağlayamaz. Bu nedenle, The Graph çekirdek geliştirme ekibi Semiotic Labs, The Graph indeksleme yazılım yığını ve OpenAI'yi birleştirerek, kullanıcılara kripto para piyasası trend analizi ve işlem verisi sorgulama hizmetleri sunabilen Agentc projesini başlattı.

Agentc'ye Vitalik Buterin'in son 18 aydaki token ticaret kayıtları sorulduğunda, daha ayrıntılı bir yanıt sağladı. Ancak, The Graph'ın AI düzeni bununla sınırlı değil. "The Graph as AI Infrastructure" adlı beyaz kitapta, amacın belirli bir uygulama başlatmak değil, merkezi olmayan bir veri indeksleme protokolü olarak avantajlarını tam olarak kullanarak geliştiricilere Web3 yerel AI uygulamaları oluşturmak için araçlar sağlamak olduğu belirtildi. Bu amacı desteklemek için, Semiotic Labs ayrıca Agentc'nin kod tabanını açık kaynak yapacak ve geliştiricilerin Agentc'ye benzer işlevlere sahip AI dapp'leri oluşturmasına olanak tanıyacak, örneğin NFT piyasa trend analizi ajanları ve DeFi ticaret asistanı ajanları gibi.

The Graph Merkezi Olmayan AI Yol Haritası

The Graph, Temmuz 2018'de başlatıldı ve blok zinciri verilerini indeksleme ve sorgulama için merkezi olmayan bir protokoldür. Bu protokol aracılığıyla, geliştiriciler açık API'leri kullanarak alt grafikler adı verilen veri indeksleri oluşturabilir ve yayınlayabilir, bu da uygulamaların zincir üzerindeki verileri verimli bir şekilde almasını sağlar. Şu ana kadar, The Graph 50'den fazla zinciri destekledi, 75.000'den fazla projeye ev sahipliği yaptı ve 1.26 trilyondan fazla sorgu işledi.

The Graph'ın bu kadar büyük miktarda veriyi işleyebilmesi, arkasındaki çekirdek ekibin desteğinden ayrılamaz, bunlar arasında Edge Node, Streamingfast, Semiotic, The Guild, GraphOps, Messari ve Pinax bulunmaktadır. Bunlardan Streamingfast, blok zinciri veri akışı için çapraz zincir mimarisi teknolojisi sağlar ve Semiotic AI, The Graph'a AI ve kriptografi uygulamaya odaklanır. The Guild, GraphOps, Messari ve Pinax ise sırasıyla GraphQL geliştirme, indeksleme hizmetleri, alt grafik geliştirme ve veri akışı çözümleri gibi alanlara odaklanır.

The Graph'ın AI düzeni yeni bir fikir değil. Geçen yıl Mart ayında, The Graph Blog, veri indeksleme yeteneklerini yapay zeka uygulamaları için kullanmanın potansiyelini özetleyen bir makale yayınladı. Geçen yıl Aralık ayında, The Graph "Yeni Dönem" adlı yeni bir yol haritası yayınladı ve büyük dil modelleri için AI destekli sorgular eklemeyi planladı. Beyaz kitabın son yayınlanmasıyla, AI yol haritası daha net hale geldi. Beyaz kitap, geliştiricilerin AI işlevlerini doğrudan uygulamanın ön yüzüne entegre etmelerini sağlayan ve tüm sürecin The Graph tarafından desteklendiği iki AI hizmetini tanıttı: Çıkarım ve Ajan Hizmeti.

Çıkarım Hizmeti: Birden fazla açık kaynak AI modelini destekler

Geleneksel çıkarım hizmetlerinde, modeller merkezi bulut bilişim kaynakları aracılığıyla giriş verileri üzerinde tahminler yapar. Örneğin, ChatGPT'ye bir soru sorduğunuzda, tahmin eder ve yanıtı döner. Ancak, bu merkezi yaklaşım sadece maliyetleri artırmakla kalmaz, aynı zamanda sansür riskleri de taşır. The Graph, merkezi olmayan bir model barındırma pazarı oluşturarak bu sorunu çözmeyi umuyor ve dApp geliştiricilerine AI modellerini dağıtma ve barındırma konusunda daha fazla esneklik sağlıyor.

The Graph, beyaz kitapta bir örnek vererek, Farcaster kullanıcılarının gönderilerinin çok beğeni alıp almayacağını anlamalarına yardımcı olacak bir uygulamanın nasıl oluşturulacağını gösteriyor. İlk olarak, The Graph'ın alt grafik veri hizmetini kullanarak Farcaster gönderilerindeki yorum ve beğeni sayısını indeksleyin. Ardından, yeni bir Farcaster yorumunun beğenilip beğenilmeyeceğini tahmin etmek için bir sinir ağı eğitin ve sinir ağını The Graph'ın çıkarım hizmetine dağıtın. Son dApp geliştirici

d, kullanıcıların daha fazla beğeni alabilecek gönderiler yazmasına yardımcı olabilir.

Bu yaklaşım, geliştiricilerin The Graph'ın altyapısından kolayca yararlanmalarını, önceden eğitilmiş modelleri The Graph ağına barındırmalarını ve bunları API arayüzleri aracılığıyla uygulamalara entegre etmelerini sağlar, böylece kullanıcılar dApp'leri kullanırken bu özellikleri doğrudan deneyimleyebilirler.

Geliştiricilere daha fazla seçenek ve esneklik sağlamak amacıyla, The Graph'ın Çıkarım Hizmeti mevcut popüler modellerin çoğunu destekler. Beyaz kitapta şöyle yazılmıştır: "MVP aşamasında, The Graph'ın Çıkarım Hizmeti, Stable Diffusion, Stable Video Diffusion, LLaMA, Mixtral, Grok ve Whisper gibi bir dizi seçilmiş popüler açık kaynak AI modelini destekleyecektir." Gelecekte, yeterince test edilmiş ve indeksleyici tarafından işletilen herhangi bir açık model The Graph Çıkarım Hizmeti'nde dağıtılabilir. Ayrıca, AI modellerinin dağıtımındaki teknik karmaşıklığı azaltmak için The Graph, geliştiricilerin altyapı bakımını düşünmeden AI modellerini kolayca yükleyip yönetmelerini sağlayan kullanıcı dostu bir arayüz sunar.

Modellerin belirli uygulama senaryolarındaki performansını daha da artırmak için, The Graph ayrıca belirli veri setleri için modellerin ince ayarını destekler. Ancak, ince ayarın genellikle The Graph üzerinde yapılmadığına dikkat edilmelidir. Geliştiriciler modelleri harici olarak ince ayarlamalı ve ardından The Graph'ın çıkarım hizmetini kullanarak dağıtmalıdır. Geliştiricileri ince ayarlı modelleri kamuya açıklamaya teşvik etmek için, The Graph, model yaratıcıları ve modelleri sağlayan indeksleyiciler arasında sorgu ücretlerini makul bir şekilde tahsis etmek gibi teşvik mekanizmaları geliştirmektedir.

Çıkarım görevlerinin yürütülmesini doğrulama açısından, The Graph güvenilir otorite, M-of-N konsensüsü, etkileşimli sahtekarlık kanıtları ve zk-SNARK'lar gibi çeşitli yöntemler sunar. Bu dört yöntemin her birinin kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Güvenilir otorite güvenilir varlıklara dayanır; M-of-N konsensüsü, birden fazla indeksleyici tarafından doğrulama gerektirir, bu da hile yapmayı zorlaştırırken aynı zamanda hesaplama ve koordinasyon maliyetlerini artırır; etkileşimli sahtekarlık kanıtları daha güvenlidir, ancak hızlı yanıt gerektiren uygulamalar için uygun değildir; ve zk-SNARK'lar uygulanması daha karmaşıktır ve büyük modeller için uygun değildir.

The Graph, geliştiricilerin ve kullanıcıların ihtiyaçlarına göre uygun güvenlik seviyesini seçme hakkına sahip olması gerektiğine inanır. Bu nedenle, The Graph, çıkarım hizmetinde farklı güvenlik ihtiyaçlarına ve uygulama senaryolarına uyum sağlamak için birden fazla doğrulama yöntemini desteklemeyi planlamaktadır. Örneğin, finansal işlemler veya önemli iş mantığı içeren durumlarda, zk-SNARK'lar veya M-of-N konsensüsü gibi daha güvenli doğrulama yöntemlerinin kullanılması gerekebilir. Bazı düşük riskli veya eğlence amaçlı uygulamalar için, güvenilir otoriteler veya etkileşimli sahtekarlık kanıtları gibi daha az maliyetli ve uygulanması daha basit doğrulama yöntemleri seçilebilir. Ayrıca, The Graph, model ve kullanıcı gizliliği sorunlarını iyileştirmek için gizlilik artırıcı teknolojileri de keşfetmeyi planlamaktadır.

Agent Hizmeti: Geliştiricilere otonom AI destekli uygulamalar oluşturma konusunda yardımcı olmak

Çıkarım Hizmeti, esas olarak eğitilmiş AI modellerini çıkarım için çalıştırırken, Agent Hizmeti daha karmaşıktır ve bu ajanların bir dizi karmaşık ve otomatik görevi yerine getirmesini sağlamak için birden fazla bileşenin birlikte çalışmasını gerektirir. The Graph'ın Agent Hizmeti'nin değer önerisi, ajanların inşasını, barındırılmasını ve yürütülmesini The Graph'a entegre etmek ve indeksleyici ağından hizmetler sağlamaktır.

Özellikle, The Graph, ajanların inşasını ve barındırılmasını desteklemek için merkezi olmayan bir ağ sağlayacaktır. Ajan The Graph ağına dağıtıldıktan sonra, The Graph İndeksleyicisi gerekli yürütme desteğini sağlayacaktır.

rt, veri indeksleme, zincir üstü olaylara yanıt verme ve diğer etkileşimli talepler dahil.

Yukarıda belirtildiği gibi, The Graph çekirdek geliştirme ekibi Semiotic Labs, The Graph'ın indeksleme yazılım yığını ve OpenAI'yi birleştiren erken bir Agent deneysel ürünü olan Agentc'yi başlattı. Ana işlevi, doğal dil girdisini SQL sorgularına dönüştürmek, kullanıcıların blok zincirinde gerçek zamanlı verileri doğrudan sorgulamalarına ve sorgu sonuçlarını kullanıcıya anlaşılır bir şekilde sunmalarına olanak tanımaktır. Basitçe söylemek gerekirse, Agentc, kullanıcılara kolay kripto para piyasası trend analizi ve işlem verisi sorgulamaları sağlamaya odaklanır. Tüm verileri Ethereum üzerindeki Uniswap V2, Uniswap V3, Uniswap X ve çatallarından gelir ve fiyatlar her saat güncellenir.

Ayrıca, The Graph, The Graph tarafından kullanılan LLM modelinin doğruluk oranının yalnızca %63,41 olduğunu ve bu nedenle yanlış yanıt verme sorunu olduğunu belirtti. Bu sorunu çözmek için The Graph, KGLLM (Bilgi Grafiği Destekli Büyük Dil Modelleri) adlı yeni bir büyük dil modeli geliştiriyor.

KGLLM, Geo tarafından sağlanan yapılandırılmış bilgi grafiği verilerini kullanarak yanlış bilgi üretme olasılığını önemli ölçüde azaltabilir. Geo sistemindeki her ifade, zincir üstü zaman damgaları ve oylama doğrulaması ile desteklenir. Geo'nun bilgi grafiği entegre edildikten sonra, ajanlar tıbbi düzenlemeler, politik gelişmeler, piyasa analizi gibi çeşitli senaryolara uygulanabilir ve böylece ajan hizmetlerinin çeşitliliği ve doğruluğu artırılabilir. Örneğin, KGLLM, politik verileri kullanarak merkezi olmayan özerk organizasyonlar (DAO'lar) için politika değişikliği önerileri sağlayabilir ve bunların güncel ve doğru bilgilere dayandığından emin olabilir.

KGLLM'nin avantajları ayrıca şunları içerir:

Yapılandırılmış veri kullanımı: KGLLM, yapılandırılmış bir dış bilgi tabanı kullanır. Bilgi, bilgi grafiğinde grafiksel bir biçimde modellenir, bu da veriler arasındaki ilişkiyi bir bakışta net hale getirir, böylece veri sorgulama ve anlama daha sezgisel hale gelir;
İlişkisel veri işleme yetenekleri: KGLLM, özellikle ilişkisel verileri işlemek için uygundur, örneğin, insanlar arasındaki ilişkiyi, insanlar ve olaylar arasındaki ilişkiyi anlayabilir. Ve bilgi grafiğinde birden fazla düğüm atlayarak ilgili bilgileri bulmak için bir grafik geçiş algoritması kullanır (haritada hareket etmeye benzer). Bu şekilde, KGLLM soruları yanıtlamak için en alakalı bilgileri bulabilir;
Verimli bilgi alma ve oluşturma: Grafik geçiş algoritması aracılığıyla, KGLLM tarafından çıkarılan ilişkiler, modelin doğal dilde anlayabileceği istemlere dönüştürülür. Bu net talimatlar aracılığıyla, KGLLM modeli daha doğru ve alakalı yanıtlar üretebilir.

Gelecek Görünümü

Web3'ün "Google'ı" olarak The Graph, AI hizmetlerinin mevcut veri eksikliğini telafi etmek ve AI hizmetlerini tanıtarak geliştiriciler için proje geliştirme sürecini basitleştirmek için avantajlarını kullanır. Daha fazla AI uygulamasının geliştirilmesi ve kullanılmasıyla, kullanıcı deneyiminin daha da iyileştirilmesi beklenmektedir. Gelecekte, The Graph geliştirme ekibi, yapay zeka ile Web3'ü birleştirme olasılığını keşfetmeye devam edecektir. Ayrıca, ekosistemindeki diğer ekipler, örneğin Playgrounds Analytics ve DappLooker, vekil hizmetlerle ilgili çözümler tasarlamaktadır.