區塊鏈數據索引技術的演進:從節點到AI賦能的全鏈數據服務

1. 引言

自2017年首批去中心化應用(dApp)問世以來,區塊鏈生態已經蓬勃發展,各類dApp在不同公鏈上百花齊放。在討論這些去中心化應用時,我們是否曾思考過它們所使用的各類數據的來源?

2024年,人工智能與Web3成爲熱點話題。在AI領域,數據就像是智能系統成長和進化的生命之源。正如植物需要陽光和水分才能茁壯成長,AI系統同樣需要海量數據來不斷"學習"和"思考"。沒有數據支撐,再精妙的AI算法也難以發揮其應有的智能與效能。

本文將從區塊鏈數據可訪問性的角度,深入剖析行業發展過程中區塊鏈數據索引的演變歷程,並對比分析傳統數據索引協議與新興的區塊鏈數據服務協議在數據服務與產品架構上的異同,特別關注結合AI技術的新型協議所帶來的創新。

2. 數據索引的繁與簡:從區塊鏈節點到全鏈數據庫

2.1 數據源頭:區塊鏈節點

區塊鏈的本質是一個去中心化的分布式帳本。區塊鏈節點是整個網路的基礎,負責記錄、存儲和傳播所有鏈上交易數據。每個節點都保存了完整的區塊鏈數據副本,以維護網路的去中心化特性。然而,對普通用戶而言,自建和維護區塊鏈節點並非易事,不僅需要專業技術,還面臨高昂的硬件和帶寬成本。同時,普通節點的查詢能力有限,難以滿足開發者對數據格式的需求。因此,盡管理論上人人都可運行節點,但實際上用戶更傾向於依賴第三方服務。

爲解決這一問題,RPC(遠程過程調用)節點提供商應運而生。這些服務商承擔了節點的成本和管理,通過RPC端點爲用戶提供數據訪問服務。這使得用戶無需自建節點就能輕鬆獲取區塊鏈數據。公共RPC端點雖然免費,但存在速率限制,可能影響dApp的用戶體驗。私有RPC端點雖然性能更佳,但對於復雜查詢仍顯效率低下,且擴展性和跨網路兼容性較差。盡管如此,節點提供商標準化的API接口還是降低了用戶訪問鏈上數據的門檻,爲後續的數據解析和應用奠定了基礎。

2.2 數據解析:從原始數據到可用數據

從區塊鏈節點獲取的數據通常是經過加密和編碼的原始數據。這些數據雖然保證了區塊鏈的完整性和安全性,但也增加了數據解析的難度。對於普通用戶或開發者來說,直接處理這些原始數據需要大量的技術知識和計算資源。

在這種背景下,數據解析過程變得尤爲重要。通過將復雜的原始數據轉換爲更易理解和操作的格式,用戶可以更直觀地利用這些數據。數據解析的質量直接影響了區塊鏈數據應用的效率和效果,是整個數據索引流程中的關鍵環節。

2.3 數據索引器的演進

隨着區塊鏈數據量的增長,數據索引器的需求日益增加。索引器在組織鏈上數據並將其發送到數據庫以便查詢方面發揮着關鍵作用。索引器的工作原理是對區塊鏈數據進行索引,並通過類似SQL的查詢語言(如GraphQL API)使數據隨時可用。通過提供統一的數據查詢接口,索引器讓開發人員能夠使用標準化查詢語言快速準確地檢索所需信息,大大簡化了流程。

不同類型的索引器採用各種方式優化數據檢索:

1. 完整節點索引器:直接從完整區塊鏈節點提取數據,確保數據完整準確,但需要大量存儲和處理能力。

2. 輕量級索引器:依賴完整節點按需獲取特定數據,減少存儲需求但可能增加查詢時間。

3. 專用索引器:針對特定類型數據或特定區塊鏈優化,如NFT數據或DeFi交易。

4. 聚合索引器:從多個區塊鏈和來源(包括鏈下信息)提取數據,提供統一查詢界面,對多鏈dApp特別有用。

目前,以太坊檔案節點在不同客戶端下的存儲需求從3TB到13.5TB不等,且隨着區塊鏈的增長而不斷增加。面對如此龐大的數據量,主流索引器協議不僅支持多鏈索引,還針對不同應用的數據需求定制了數據解析框架。

與傳統RPC端點相比,索引器大大提升了數據的索引和查詢效率。它們能高效索引海量數據,支持高速復雜查詢,輕鬆過濾和分析數據。一些索引器還支持聚合多個區塊鏈的數據源,避免了多鏈dApp需要部署多個API的問題。通過分布式運行,索引器提供了更強的安全性和性能,減少了集中式RPC提供商可能帶來的中斷風險。

索引器通過預定義的查詢語言,讓用戶無需處理底層復雜數據就能直接獲取所需信息。這種機制顯著提高了數據檢索的效率和可靠性,是區塊鏈數據訪問領域的重要創新。

2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊

使用索引節點查詢數據往往意味着API成爲處理鏈上數據的唯一渠道。然而,當項目進入擴展階段時,通常需要更靈活的數據源,這是標準化API難以提供的。隨着應用需求的復雜化,初級數據索引器及其標準化索引格式逐漸難以滿足日益多樣化的查詢需求,如搜索、跨鏈訪問或鏈下數據映射。

在現代數據管道架構中,"流優先"方法已成爲解決傳統批處理局限性的一種方案,能夠實現實時的數據攝取、處理和分析。這種範式轉變使組織能夠對傳入數據立即作出響應,從而幾乎實時地得出洞察並做出決策。類似地,區塊鏈數據服務提供商的發展也正朝着構建區塊鏈數據流的方向前進。傳統索引器服務商紛紛推出了以數據流方式獲取實時區塊鏈數據的產品,如基於數據流的實時數據湖。

這些服務旨在解決對區塊鏈交易進行實時解析和提供更全面查詢能力的需求。正如"流優先"架構通過降低延遲和增強響應能力革新了傳統數據管道中的數據處理和消費方式,這些區塊鏈數據流服務商也希望通過更先進且成熟的數據源,支持更多應用程序的發展並輔助鏈上數據分析。

通過現代數據管道的視角重新定義鏈上數據的挑戰,我們得以從全新角度看待鏈上數據的管理、存儲和提供的全部潛力。當我們開始將子圖和以太坊ETL等索引器視爲數據管道中的數據流而非最終輸出時,便可以設想一個能夠爲任何業務用例量身定制高性能數據集的可能世界。

3. AI + Database? 深入對比三大數據索引協議

3.1 The Graph

The Graph網路通過去中心化的節點網路實現多鏈數據索引和查詢服務,便於開發者索引區塊鏈數據並構建去中心化應用。其主要產品模式包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,本質上都服務於用戶的產品查詢需求。

子圖是The Graph網路中的基礎數據結構,定義了如何從區塊鏈中提取並轉換數據爲可查詢的格式。任何人都可以創建子圖,多個應用可以重復使用這些子圖,提升了數據的可復用性和使用效率。

The Graph網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個關鍵角色構成,共同爲web3應用提供數據支持。其中,索引器負責索引和查詢處理,委托者質押GRT代幣支持索引節點運營,策展人負責信號哪些子圖應該被優先索引,而開發者則是主要用戶,創建並提交子圖至網路。

目前The Graph已轉向全面的去中心化子圖托管服務,不同參與方之間有流通的經濟激勵確保系統運轉。索引節點通過查詢費用和代幣獎勵賺取收益,委托者和策展人也可從中獲得部分獎勵。

The Graph的產品在AI浪潮中也在迅速發展。Semiotic Labs開發的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具在多個方面提升了生態系統的性能,如動態定價、資源優化分配以及自然語言查詢等。這些工具的應用使得The Graph結合AI進一步提升了系統的智能化和用戶友好度。

3.2 Chainbase

Chainbase是一個全鏈數據網路,整合所有區塊鏈數據到一個平台,便於開發者構建和維護應用程序。其特色功能包括:

• 實時數據湖:提供專門用於區塊鏈數據流的實時數據湖,使數據可被即時訪問。

• 雙鏈架構:基於Eigenlayer AVS構建執行層,與CometBFT共識算法形成並行的雙鏈架構,增強了跨鏈數據的可編程性和可組合性。

• 創新數據格式標準:引入"manuscripts"數據格式標準,優化了加密行業中數據的結構化和利用方式。

• 加密世界模型:結合AI模型技術,打造了能夠理解、預測區塊鏈交易並與之交互的AI模型。目前已推出基礎版模型Theia供公衆使用。

Chainbase的AI模型Theia是其區別於其他數據服務協議的關鍵亮點。Theia基於NVIDIA的DORA模型,結合鏈上和鏈下數據以及時空活動,學習並分析加密模式,通過因果推理做出響應,深入挖掘鏈上數據的潛在價值和規律,爲用戶提供更智能化的數據服務。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT)致力於打造可驗證的計算層,在去中心化數據倉庫上擴展零知識證明,爲智能合約、大語言模型和企業提供可信的數據處理。

在數據索引和驗證領域,Space and Time引入了創新的Proof of SQL技術。這是一種零知識證明技術,確保在去中心化數據倉庫上執行的SQL查詢是防篡改和可驗證的。查詢時,Proof of SQL生成加密證明,驗證查詢結果的完整性和準確性。這種方式改變了傳統共識機制下多個節點重復索引相同數據的資源損耗,提升了系統整體性能。

SxT與微軟AI聯合創新實驗室密切合作,加速研發生成式AI工具,方便用戶通過自然語言處理區塊鏈數據。在Space and Time Studio中,用戶可以輸入自然語言查詢,AI會自動將其轉換爲SQL並執行查詢,呈現用戶所需的最終結果。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源頭,經過數據解析和索引器的發展,最終演進到AI賦能的全鏈數據服務,經歷了一個逐步完善的過程。這些技術的不斷演進,不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還爲用戶帶來了前所未有的智能化體驗。

展望未來,隨着AI技術和零知識證明等新技術的持續發展,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化。我們有理由相信,區塊鏈數據服務將在未來作爲基礎設施繼續發揮重要作用,爲行業的進步和創新提供有力支持。

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