2022 年,OpenAI 推出了 GPT-3.5 模型驱动的 ChatGPT,自此开启了一波又一波的 AI叙事浪潮。然而,尽管 ChatGPT 在多数情况下能能有效处理问题,但其在需要特定领域知识或实时数据时的表现仍可能受限。例如,当询问关于 Vitalik Buterin 过去 18 个月内的代币交易记录时,它无法提供可靠且详尽的信息。为此,The Graph 核心开发团队 Semiotic Labs 结合 The Graph 索引软件栈和 OpenAI 推出了Agentc的项目,能够为用户提供加密货币市场趋势分析和交易数据查询服务。
在询问 Agentc 关于 Vitalik Buterin 过去18个月内的代币交易记录时,它提供了更为详尽的答案。然而,The Graph 的 AI 布局并不仅限于此,其在发布的「The Graph as AI Infrastructure」白皮书中表示,目标并不是推出某个特定应用程序,而是充分利用其作为去中心化数据索引协议的优势,为***提供构建 Web3 原生 AI 应用的工具。为了支持该目标, Semiotic Labs 也会开源 Agentc 的代码库,让***可以创建功能类似于 Agentc 的 AI dapp,如 NFT 市场趋势分析代理及 DeFi 交易助理代理等。
The Graph 去中心化 AI 路线图
The Graph 于 2018 年 7 月推出,是一个用于索引和查询区块链数据的去中心化的协议。通过该协议,***可以使用开放 API 创建和发布名为子图(Subgraph)的数据索引,使应用程序能够高效检索链上数据。截***目前,The Graph 已经支持超 50 条链、托管了超 7.5 万个项目,并处理了超过 1.26 万亿次查询。
The Graph 能够处理如此庞大数据,离不开其背后的核心团队的支持,包括 Edge & Node、Streamingfast、Semiotic、The Guild、GraphOps、Messari 和 Pinax。其中 Streamingfast 主要提供区块链数据流的跨链架构技术,Semiotic AI 则专注于将 AI 和密码学应用于 The Graph 中。The Guild、GraphOps、Messari 和 Pinax 则各自专注于 GraphQL 开发、索引服务、子图开发和数据流解决方案等领域。
The Graph 布局 AI 并非新想法。早在去年 3 月,The Graph Blog 就发布了一篇文章,概述了利用其数据索引功能进行人工智能应用的潜力。去年 12 月,The Graph 发布了名为「New Era」的新路线图,计划添加大型语言模型的 AI 辅助查询。随着近期白皮书的发布,其 AI 路线图进一步清晰。白皮书中介绍了两项 AI 服务:Inference(推理)和 Agent(代理)Service,允许***直接将 AI 功能集成到应用前端,整个过程均由 The Graph 支持。
Inference Service:支持多种开源 AI 模型
在传统推理服务中,模型通过中心化的云计算资源对输入数据进行预测。例如,当你向 ChatGPT 提出问题时,它会进行推理并返回答案。然而,这种中心化的方式不仅增加了成本,还存在审查风险。The Graph 希望通过构建一个去中心化的模型托管市场来解决这个问题,使得 dApp ***在部署和托管 AI 模型时更加灵活。
The Graph 在白皮书中举了一个例子,展示了如何通过其创建一个应用程序来帮助 Farcaster 用户了解其帖子是否会获得大量点赞。首先,使用 The Graph 的子图数据服务,对 Farcaster 帖子的评论和点赞数量进行索引。接着,训练神经网络预测新的 Farcaster 评论是否会被点赞,并将神经网络部署*** The Graph 的推理服务中。***终开发的 dApp 可以帮助用户撰写能够获得更多点赞的帖子。
这种方式使***能够轻松利用 The Graph 的基础设施,将预训练的模型托管在 The Graph 网络上,并通过 API 接口集成到应用中,从而用户在使用 dApp 时就能直接体验这些功能。
而为了给***提供更多选择和灵活性,The Graph 的 Inference Service 支持大部分现有的流行模型。其在白皮书中写到,「在 MVP 阶段,The Graph 的 Inference Service 将支持一组经过筛选的流行开源 AI 模型,包括 Stable Diffusion、Stable Video Diffusion、LLaMA、Mixtral、Grok 和 Whisper 等。」未来,任何经过足够测试和索引器操作的开放模型都可以在 The Graph Inference Service 中部署。此外,为了减少部署 AI 模型的技术复杂性,The Graph 提供了用户友好的接口,简化了整个过程,使***可以轻松上传和管理他们的 AI 模型,无需担心基础设施维护。
而为了进一步增强模型在特定应用场景下的表现,The Graph 还支持模型进行特定数据集的微调(fine-tuning)。但需要注意的是,微调通常不在 The Graph 上进行。***需要在外部对模型进行微调,随后再利用 The Graph 的推理服务部署这些模型。而为了鼓励***公开微调后的模型,The Graph 正在开发激励机制,例如在模型创建者和提供模型的索引器之间合理分配查询费用。
在验证推理任务执行方面,The Graph 提供了多种方法,如可信权威、M-of-N 共识、交互式欺诈证明和 zk-SNARKs。这四种方式各有优缺点,其中可信权威依赖于可信实体;M-of-N 共识需要多个索引器验证,增加作弊难度的同时也增加了计算和协调成本;交互式欺诈证明安全性较强,但不适用于需要快速响应的应用;而 zk-SNARKs 则是技术实现较为复杂,不适合大型模型。
The Graph 认为***和用户应有权根据自己的需求选择合适的安全级别。因此,The Graph 计划在其推理服务中计划支持多种验证方法,以适应不同安全需求和应用场景。例如,在涉及到财务交易或重要业务逻辑的场合,可能需要使用更高安全性的验证方法,如 zk-SNARKs 或 M-of-N 共识。而对于一些低风险或以娱乐为目的的应用,则可以选择成本较低、实施较简单的验证方法,如可信权威或交互式欺诈证明。此外,The Graph 还计划探索隐私增强技术,以改善模型和用户隐私问题。
Agent Service:帮助***构建自主 AI 驱动应用
相较于 Inference Service 主要是运行训练好的 AI 模型进行推理,Agent Service 更为复杂,其需要多个组件协同工作,以使得这些 Agent 能够执行一系列复杂和自动化的任务。The Graph 的 Agent Service 价值主张是将 Agent 的构建、托管和执行都集成*** The Graph,并由索引器网络提供服务。
具体而言,The Graph 会提供一个去中心化的网络,支持 Agent 的构建和托管。当 Agent 被部署在 The Graph 网络上后,The Graph 索引器便会提供必要的执行支持,包括索引数据、响应链上事件等各种交互请求。
正如上文提到的,The Graph 核心开发团队 Semiotic Labs 已经推出了一个早期 Agent 实验产品Agentc,结合了 The Graph 的索引软件栈和 OpenAI ,其主要功能是将自然语言输入转换为 SQL 查询,方便用户直接查询区块链上的实时数据,并将查询结果以易于理解的形式呈现给用户。简单理解,Agentc 专注于为用户提供便捷的加密货币市场趋势分析和交易数据查询,其所有数据均来自以太坊上 Uniswap V2、Uniswap V3、Uniswap X及其分叉,价格每小时更新一次。
此外,The Graph 还表示 The Graph 使用的 LLM 模型准确率仅有 63.41%,因此存在错误响应的问题。为了解决这一问题,The Graph 正在开发一种名为 KGLLM(Knowledge Graph-enabled Large Language Models)的新型大语言模型。
KGLLM 通过使用 Geo 提供的结构化知识图谱数据,能够显著减少生成错误信息的概率。Geo 系统中每个声明都由链上时间戳和投票验证支持。集成 Geo 的知识图谱后,代理可以应用于多种场景,包括医疗法规、政治发展、市场分析等,从而提升代理服务的多样性和准确性。例如,KGLLM 可以利用政治数据为去中心化自治组织(DAO)提供政策变更建议,并确保基于当前且准确的信息。
(WEEX交易所官网:www.weex.com)KGLLM 优势还包括:
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结构化数据的使用:KGLLM 使用的是结构化的外部知识库。信息在知识图谱中以图形形式建模,使得数据之间的关系一目了然,因此查询和理解数据也变的更加直观;
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关系数据处理能力:KGLLM 尤其适合处理关系数据,例如它可以理解人和人之间的关系、人和事件之间的关系等。且其使用图遍历算法,通过在知识图谱中跳跃多个节点(类似于地图上移动)找到相关信息。通过这种方式,KGLLM 可以找到***相关的信息来回答问题;
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高效的信息检索和生成:通过图遍历算法,KGLLM 提取的关系会以自然语言转换成模型可以理解的提示,通过这些清晰的指示,KGLLM 模型能够生成更加准确和相关的回答。
展望
The Graph 作为「Web3 的 Google」,利用其优势弥补了当前 AI 服务的数据短缺问题,并通过引入 AI 服务简化了***的项目开发流程。随着更多 AI 应用的开发和使用,用户体验将有望得到进一步提升。未来,The Graph 开发团队将继续探索人工智能与 Web3 结合的可能性。此外,其生态系统中的其他团队,如 Playgrounds Analytics 和 DappLooker,也在设计与代理服务相关的解决方案。
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