**Đọc, lập chỉ mục để phân tích: Tổng quan ngắn gọn về Đường dẫn lập chỉ mục dữ liệu Web3**

Bài viết này khám phá lịch sử phát triển của khả năng truy cập dữ liệu blockchain, so sánh các đặc điểm của ba giao thức dịch vụ dữ liệu: Graph, Chainbase và Space and Time về mặt kiến trúc và ứng dụng công nghệ AI. Bài viết chỉ ra rằng các dịch vụ dữ liệu blockchain đang phát triển theo hướng trí tuệ và bảo mật, và sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng như cơ sở hạ tầng của ngành trong tương lai.

Hãy thoải mái ủng hộ chúng tôi bằng một cú nhấp chuột! 🫡

1. **Giới thiệu**

Kể từ làn sóng dApp đầu tiên như Etheroll, ETHLend và CryptoKitties vào năm 2017, cho đến sự phát triển mạnh mẽ của nhiều dApp tài chính, trò chơi và xã hội dựa trên các blockchain khác nhau hiện nay, chúng ta đã bao giờ cân nhắc đến nguồn dữ liệu khác nhau mà các dApp này áp dụng trong quá trình tương tác khi thảo luận về các ứng dụng phi tập trung trên chuỗi chưa?

Năm 2024, trọng tâm là AI và Web3. Trong thế giới trí tuệ nhân tạo, dữ liệu đóng vai trò là mạch sống cho sự phát triển và tiến hóa của nó. Cũng giống như thực vật dựa vào ánh sáng mặt trời và độ ẩm để phát triển, các hệ thống AI phụ thuộc vào lượng dữ liệu khổng lồ để liên tục "học" và "suy nghĩ". Nếu không có dữ liệu, bất kể thuật toán AI có tinh vi đến đâu, chúng vẫn chỉ là những tòa lâu đài trên không, không thể phát huy trí thông minh và hiệu quả mong muốn.

Bài viết này phân tích quá trình phát triển của lập chỉ mục dữ liệu blockchain theo góc độ khả năng truy cập dữ liệu blockchain, so sánh giao thức lập chỉ mục dữ liệu đã thiết lập The Graph với các giao thức dịch vụ dữ liệu blockchain mới nổi Chainbase và Space and Time. Bài viết đặc biệt khám phá những điểm tương đồng và khác biệt trong các dịch vụ dữ liệu và kiến trúc sản phẩm của hai giao thức mới này kết hợp công nghệ AI.

2. **Sự phức tạp và đơn giản của lập chỉ mục dữ liệu: Từ các nút blockchain đến cơ sở dữ liệu toàn chuỗi**

2.1 **Nguồn dữ liệu: Nút blockchain**

Ngay từ khi chúng ta bắt đầu hiểu "blockchain là gì", chúng ta thường bắt gặp cụm từ: blockchain là một sổ cái phi tập trung. Các nút blockchain là nền tảng của toàn bộ mạng blockchain, chịu trách nhiệm ghi lại, lưu trữ và phổ biến mọi dữ liệu giao dịch trên chuỗi. Mỗi nút có một bản sao hoàn chỉnh của dữ liệu blockchain, đảm bảo duy trì các đặc điểm phi tập trung của mạng. Tuy nhiên, đối với người dùng trung bình, việc xây dựng và duy trì một nút blockchain không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Nó không chỉ đòi hỏi các kỹ năng kỹ thuật chuyên biệt mà còn đi kèm với chi phí phần cứng và băng thông cao. Đồng thời, khả năng truy vấn của các nút thông thường bị hạn chế và không thể truy xuất dữ liệu theo các định dạng mà nhà phát triển yêu cầu. Do đó, mặc dù về mặt lý thuyết, mọi người đều có thể chạy nút của riêng mình, nhưng trên thực tế, người dùng thường thích dựa vào các dịch vụ của bên thứ ba.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà cung cấp nút RPC (Gọi thủ tục từ xa) đã xuất hiện. Các nhà cung cấp này chịu trách nhiệm về chi phí và quản lý các nút và cung cấp dữ liệu thông qua các điểm cuối RPC, cho phép người dùng dễ dàng truy cập dữ liệu blockchain mà không cần phải xây dựng các nút của riêng mình. Các điểm cuối RPC công khai miễn phí nhưng đi kèm với các giới hạn tốc độ có thể ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm của người dùng đối với các ứng dụng phi tập trung. Các điểm cuối RPC riêng tư cung cấp hiệu suất tốt hơn bằng cách giảm tắc nghẽn, nhưng ngay cả việc truy xuất dữ liệu đơn giản cũng có thể yêu cầu một lượng lớn giao tiếp qua lại. Điều này khiến chúng tốn nhiều tài nguyên và không hiệu quả đối với các truy vấn dữ liệu phức tạp. Ngoài ra, các điểm cuối RPC riêng thường khó mở rộng quy mô và thiếu khả năng tương thích trên các mạng khác nhau. Tuy nhiên, các giao diện API chuẩn hóa do nhà cung cấp nút cung cấp giúp giảm rào cản cho người dùng truy cập dữ liệu trên chuỗi, tạo nền tảng cho việc phân tích dữ liệu và ứng dụng sau này.

2.2 **Phân tích dữ liệu: Từ dữ liệu thô đến dữ liệu có thể sử dụng**

Dữ liệu thu được từ các nút blockchain thường là dữ liệu thô đã được mã hóa và mã hóa. Mặc dù dữ liệu này bảo toàn tính toàn vẹn và bảo mật của blockchain, nhưng tính phức tạp của nó cũng làm tăng độ khó của việc phân tích dữ liệu. Đối với người dùng hoặc nhà phát triển trung bình, việc xử lý trực tiếp dữ liệu thô này đòi hỏi một lượng lớn kiến thức kỹ thuật và tài nguyên điện toán.

Quá trình phân tích dữ liệu đặc biệt quan trọng trong bối cảnh này. Bằng cách phân tích dữ liệu thô phức tạp và chuyển đổi thành định dạng dễ hiểu và dễ vận hành hơn, người dùng có thể hiểu và sử dụng dữ liệu này một cách trực quan hơn. Sự thành công của việc phân tích dữ liệu quyết định trực tiếp đến hiệu quả và hiệu suất của các ứng dụng dữ liệu blockchain và là một bước quan trọng trong toàn bộ quá trình lập chỉ mục dữ liệu.

2.3 **Sự phát triển của Data Indexer**

Khi khối lượng dữ liệu blockchain tăng lên, nhu cầu về data indexer cũng tăng theo. Indexer đóng vai trò quan trọng trong việc tổ chức dữ liệu trên chuỗi và gửi dữ liệu đó đến cơ sở dữ liệu để dễ dàng truy vấn. Nguyên lý hoạt động của indexer là lập chỉ mục dữ liệu blockchain và cung cấp dữ liệu đó thông qua ngôn ngữ truy vấn giống SQL (chẳng hạn như GraphQL API). Bằng cách cung cấp giao diện thống nhất để truy vấn dữ liệu, indexer cho phép các nhà phát triển truy xuất thông tin họ cần một cách nhanh chóng và chính xác bằng ngôn ngữ truy vấn chuẩn hóa, giúp đơn giản hóa đáng kể quy trình.

Các loại lập chỉ mục khác nhau tối ưu hóa việc truy xuất dữ liệu theo nhiều cách khác nhau:

- **Lập chỉ mục nút đầy đủ**: Các lập chỉ mục này chạy các nút blockchain đầy đủ và trích xuất dữ liệu trực tiếp từ chúng, đảm bảo dữ liệu hoàn chỉnh và chính xác, nhưng yêu cầu dung lượng lưu trữ và sức mạnh xử lý đáng kể.
- **Lập chỉ mục nhẹ**: Các lập chỉ mục này dựa vào các nút đầy đủ để truy xuất dữ liệu cụ thể khi cần, do đó giảm yêu cầu lưu trữ nhưng có khả năng làm tăng thời gian truy vấn.
- **Lập chỉ mục chuyên dụng**: Các lập chỉ mục này chuyên biệt cho một số loại dữ liệu hoặc blockchain cụ thể, tối ưu hóa việc truy xuất cho các trường hợp sử dụng cụ thể, chẳng hạn như dữ liệu NFT hoặc giao dịch DeFi.
- **Lập chỉ mục tổng hợp**: Các lập chỉ mục này trích xuất dữ liệu từ nhiều blockchain và nguồn, bao gồm thông tin ngoài chuỗi, cung cấp giao diện truy vấn thống nhất, đặc biệt hữu ích cho các dApp đa chuỗi.

Hiện tại, các nút lưu trữ Ethereum trong máy khách Geth ở chế độ lưu trữ chiếm khoảng 13,5 TB dung lượng lưu trữ là bắt buộc, trong khi nhu cầu lưu trữ theo máy khách Erigon là khoảng 3 TB. Khi blockchain tiếp tục phát triển, lượng lưu trữ dữ liệu cần thiết cho các nút lưu trữ cũng sẽ tăng lên. Trước khối lượng dữ liệu khổng lồ như vậy, các giao thức lập chỉ mục chính thống không chỉ hỗ trợ lập chỉ mục đa chuỗi mà còn tùy chỉnh các khuôn khổ phân tích dữ liệu để đáp ứng nhu cầu dữ liệu của các ứng dụng khác nhau. Ví dụ, khuôn khổ "Subgraph" của The Graph là một trường hợp điển hình.

Sự xuất hiện của các trình lập chỉ mục đã cải thiện đáng kể hiệu quả của việc lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu. So với các điểm cuối RPC truyền thống, các trình lập chỉ mục có thể lập chỉ mục hiệu quả lượng dữ liệu lớn và hỗ trợ các truy vấn tốc độ cao. Các trình lập chỉ mục này cho phép người dùng thực hiện các truy vấn phức tạp, dễ dàng lọc dữ liệu và phân tích dữ liệu sau khi trích xuất. Hơn nữa, một số trình lập chỉ mục cũng hỗ trợ tổng hợp các nguồn dữ liệu từ nhiều chuỗi khối, tránh nhu cầu triển khai nhiều API trong các dApp đa chuỗi. Bằng cách chạy phân tán trên nhiều nút, các trình lập chỉ mục không chỉ cung cấp khả năng bảo mật và hiệu suất được nâng cao mà còn giảm thiểu rủi ro gián đoạn và thời gian chết có thể phát sinh từ các nhà cung cấp RPC tập trung.

Ngược lại, các lập chỉ mục sử dụng ngôn ngữ truy vấn được xác định trước, cho phép người dùng trực tiếp lấy thông tin cần thiết mà không cần phải xử lý dữ liệu phức tạp bên dưới. Cơ chế này cải thiện đáng kể hiệu quả và độ tin cậy của việc truy xuất dữ liệu và thể hiện một cải tiến quan trọng trong việc truy cập dữ liệu blockchain.

2.4 Cơ sở dữ liệu chuỗi đầy đủ: Căn chỉnh với Stream-First

Sử dụng các nút chỉ mục để truy vấn dữ liệu thường có nghĩa là API trở thành cổng thông tin duy nhất để xử lý dữ liệu trên chuỗi. Tuy nhiên, khi một dự án bước vào giai đoạn mở rộng quy mô, nó thường yêu cầu các nguồn dữ liệu linh hoạt hơn, điều mà các API chuẩn hóa không thể cung cấp. Khi nhu cầu ứng dụng trở nên phức tạp hơn, các trình lập chỉ mục dữ liệu chính và các định dạng lập chỉ mục chuẩn hóa của chúng dần dần gặp khó khăn trong việc đáp ứng các nhu cầu truy vấn ngày càng đa dạng, chẳng hạn như tìm kiếm, truy cập chuỗi chéo hoặc ánh xạ dữ liệu ngoài chuỗi.
Trong kiến trúc đường ống dữ liệu hiện đại, phương pháp tiếp cận "stream-first" đã trở thành giải pháp khắc phục những hạn chế của xử lý theo lô truyền thống, cho phép thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Sự thay đổi mô hình này cho phép các tổ chức phản hồi ngay lập tức với dữ liệu đến, đưa ra thông tin chi tiết và đưa ra quyết định gần như ngay lập tức. Tương tự như vậy, sự phát triển của các nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu blockchain cũng đang hướng tới việc xây dựng các luồng dữ liệu blockchain, với các nhà cung cấp dịch vụ lập chỉ mục truyền thống dần tung ra các sản phẩm thu thập dữ liệu blockchain theo thời gian thực thông qua các luồng dữ liệu, chẳng hạn như Substreams của The Graph, Mirror của Goldsky và các hồ dữ liệu theo thời gian thực được tạo dựa trên các blockchain như Chainbase và SubSquid.

Các dịch vụ này nhằm mục đích giải quyết nhu cầu phân tích cú pháp theo thời gian thực các giao dịch blockchain và cung cấp khả năng truy vấn toàn diện hơn. Cũng giống như kiến trúc "stream-first" cách mạng hóa việc xử lý và tiêu thụ dữ liệu trong các đường ống dữ liệu truyền thống bằng cách giảm độ trễ và tăng cường khả năng phản hồi, các nhà cung cấp dịch vụ luồng dữ liệu blockchain này cũng hy vọng hỗ trợ phát triển nhiều ứng dụng hơn và hỗ trợ phân tích dữ liệu trên chuỗi thông qua các nguồn dữ liệu tiên tiến và trưởng thành hơn.

Bằng cách định nghĩa lại những thách thức của dữ liệu trên chuỗi theo góc nhìn của các đường ống dữ liệu hiện đại, chúng ta có thể xem xét việc quản lý, lưu trữ và cung cấp dữ liệu trên chuỗi theo một góc nhìn hoàn toàn mới. Khi chúng ta bắt đầu coi các biểu đồ con và Ethereum ETL là các luồng dữ liệu trong các đường ống dữ liệu thay vì các đầu ra cuối cùng, chúng ta có thể hình dung ra một thế giới khả thi có thể điều chỉnh các tập dữ liệu hiệu suất cao cho bất kỳ trường hợp sử dụng kinh doanh nào.

3. AI + Cơ sở dữ liệu? So sánh chuyên sâu về The Graph, Chainbase, Không gian và Thời gian

3.1 Đồ thị

Mạng Graph cho phép lập chỉ mục dữ liệu đa chuỗi và các dịch vụ truy vấn thông qua mạng lưới các nút phi tập trung, tạo điều kiện cho các nhà phát triển dễ dàng lập chỉ mục dữ liệu blockchain và xây dựng các ứng dụng phi tập trung. Các mô hình sản phẩm chính của nó là thị trường thực thi truy vấn dữ liệu và thị trường bộ đệm lập chỉ mục dữ liệu, cả hai đều về cơ bản phục vụ nhu cầu truy vấn sản phẩm của người dùng. Thị trường thực thi truy vấn dữ liệu cụ thể đề cập đến người tiêu dùng trả tiền cho các nút chỉ mục cung cấp dữ liệu mong muốn, trong khi thị trường bộ đệm lập chỉ mục dữ liệu là nơi các nút chỉ mục phân bổ tài nguyên dựa trên mức độ phổ biến lập chỉ mục lịch sử của các đồ thị con, phí truy vấn được thu thập và nhu cầu từ người quản lý trên chuỗi đối với đầu ra của đồ thị con.

Subgraph là cấu trúc dữ liệu cơ bản trong mạng The Graph. Chúng xác định cách trích xuất và chuyển đổi dữ liệu từ blockchain thành định dạng có thể truy vấn (ví dụ: lược đồ GraphQL). Bất kỳ ai cũng có thể tạo subgraph và nhiều ứng dụng có thể sử dụng lại các subgraph này, nâng cao khả năng sử dụng lại dữ liệu và hiệu quả.
Mạng lưới Graph bao gồm bốn vai trò chính: người lập chỉ mục, người quản lý, người ủy quyền và nhà phát triển, những người cùng nhau cung cấp hỗ trợ dữ liệu cho các ứng dụng web3. Sau đây là các trách nhiệm tương ứng của họ:
· Người lập chỉ mục: Người lập chỉ mục là những người vận hành nút trong mạng The Graph, những người tham gia vào mạng bằng cách đặt cược GRT (mã thông báo gốc của The Graph) và cung cấp các dịch vụ lập chỉ mục và xử lý truy vấn.
· Người ủy quyền: Người ủy quyền là người dùng đặt cược token GRT để hỗ trợ hoạt động của các nút chỉ mục. Người ủy quyền kiếm được một phần thưởng thông qua các nút chỉ mục mà họ ủy quyền.
· Người quản lý: Người quản lý chịu trách nhiệm báo hiệu những đồ thị con nào nên được lập chỉ mục bởi mạng. Họ giúp đảm bảo rằng những đồ thị con có giá trị được ưu tiên xử lý.
· Nhà phát triển: Không giống như ba người kia, những người tham gia cung cấp, nhà phát triển là người dùng cầu và là người dùng chính của The Graph. Họ tạo và gửi các biểu đồ con đến mạng The Graph, chờ mạng đáp ứng nhu cầu dữ liệu của họ.
Hiện tại, The Graph đã chuyển sang dịch vụ lưu trữ đồ thị con phi tập trung toàn diện, với các ưu đãi kinh tế luân chuyển giữa những người tham gia khác nhau để đảm bảo hệ thống hoạt động trơn tru:

· Phần thưởng cho người lập chỉ mục: Người lập chỉ mục kiếm thu nhập thông qua phí truy vấn của người tiêu dùng và một phần thưởng khối mã thông báo GRT.
· Phần thưởng cho người ủy quyền: Người ủy quyền nhận được một phần phần thưởng thông qua các nút chỉ mục mà họ hỗ trợ.
· Phần thưởng cho người quản lý: Nếu người quản lý chỉ ra các biểu đồ con có giá trị, họ có thể kiếm được một phần phí truy vấn.

Trên thực tế, các sản phẩm của The Graph cũng đang phát triển nhanh chóng trong làn sóng AI. Là một trong những nhóm phát triển cốt lõi của hệ sinh thái The Graph, Semiotic Labs đã tận tâm tối ưu hóa giá chỉ mục và trải nghiệm truy vấn của người dùng bằng công nghệ AI. Hiện tại, các công cụ do Semiotic Labs phát triển, bao gồm AutoAgora, Allocation Optimizer và AgentC, đã nâng cao hiệu suất của hệ sinh thái ở nhiều khía cạnh khác nhau.

· AutoAgora giới thiệu cơ chế định giá năng động, điều chỉnh giá theo thời gian thực dựa trên khối lượng truy vấn và mức sử dụng tài nguyên, tối ưu hóa chiến lược định giá để đảm bảo tính cạnh tranh và tối đa hóa doanh thu cho bên lập chỉ mục.
· Allocation Optimizer giải quyết vấn đề phức tạp về phân bổ tài nguyên cho các biểu đồ con, giúp người lập chỉ mục đạt được cấu hình tài nguyên tối ưu để tăng doanh thu và hiệu suất.
· AgentC là một công cụ thử nghiệm cho phép người dùng truy cập dữ liệu chuỗi khối của The Graph thông qua ngôn ngữ tự nhiên, do đó nâng cao trải nghiệm của người dùng.

Việc áp dụng các công cụ này đã nâng cao hơn nữa tính thông minh và tính thân thiện với người dùng của The Graph thông qua sự hỗ trợ của AI.

3.2 Cơ sở chuỗi

Chainbase là mạng dữ liệu toàn chuỗi tích hợp tất cả dữ liệu blockchain vào một nền tảng duy nhất, giúp các nhà phát triển xây dựng và duy trì ứng dụng dễ dàng hơn. Các tính năng độc đáo của nó bao gồm:

· Hồ dữ liệu thời gian thực: Chainbase cung cấp hồ dữ liệu thời gian thực dành riêng cho các luồng dữ liệu blockchain, cho phép truy cập dữ liệu ngay lập tức khi dữ liệu được tạo.
· Kiến trúc chuỗi kép: Chainbase được xây dựng trên Eigenlayer AVS, tạo ra một lớp thực thi tạo thành kiến trúc chuỗi kép song song với thuật toán đồng thuận của CometBFT. Thiết kế này tăng cường khả năng lập trình và khả năng kết hợp dữ liệu chuỗi chéo, hỗ trợ thông lượng cao, độ trễ thấp và tính cuối cùng, đồng thời cải thiện bảo mật mạng thông qua mô hình dual-staking.
· Tiêu chuẩn định dạng dữ liệu sáng tạo: Chainbase giới thiệu một tiêu chuẩn định dạng dữ liệu mới có tên là "bản thảo", tối ưu hóa cấu trúc và việc sử dụng dữ liệu trong ngành tiền điện tử.
· Mô hình thế giới tiền điện tử: Với nguồn dữ liệu blockchain khổng lồ, Chainbase kết hợp công nghệ mô hình AI để tạo ra các mô hình AI có thể hiểu, dự đoán và tương tác hiệu quả với các giao dịch blockchain. Mô hình phiên bản cơ bản, Theia, đã được ra mắt để sử dụng công khai.

Những tính năng này giúp Chainbase nổi bật trong các giao thức lập chỉ mục blockchain, đặc biệt tập trung vào khả năng truy cập dữ liệu thời gian thực, định dạng dữ liệu sáng tạo và việc tạo ra các mô hình thông minh hơn thông qua sự kết hợp giữa dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi để nâng cao hiểu biết sâu sắc.

Mô hình AI của Chainbase, Theia, là điểm nhấn quan trọng giúp phân biệt nó với các giao thức dịch vụ dữ liệu khác. Theia dựa trên mô hình DORA do NVIDIA phát triển, kết hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi với các hoạt động theo thời gian và không gian để tìm hiểu và phân tích các mẫu tiền điện tử, phản hồi thông qua lý luận nhân quả để khám phá sâu sắc giá trị tiềm năng và các mẫu của dữ liệu trên chuỗi, cung cấp cho người dùng các dịch vụ dữ liệu thông minh hơn.

Các dịch vụ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI khiến Chainbase không chỉ là một nền tảng dịch vụ dữ liệu blockchain mà còn là một nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu thông minh cạnh tranh hơn. Với các nguồn dữ liệu mạnh mẽ và phân tích AI chủ động, Chainbase có thể cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu rộng hơn và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu của người dùng.

3.3 Không gian và thời gian

Space and Time (SxT) hướng đến mục tiêu tạo ra một lớp điện toán có thể xác minh mở rộng bằng chứng không kiến thức trên các kho dữ liệu phi tập trung, cung cấp khả năng xử lý dữ liệu đáng tin cậy cho các hợp đồng thông minh, mô hình ngôn ngữ lớn và doanh nghiệp. Hiện tại, Space and Time đã huy động được 20 triệu đô la trong vòng gọi vốn series A mới nhất, do Framework Ventures, Lightspeed Faction, Arrington Capital và Hivemind Capital dẫn đầu.

Trong lĩnh vực lập chỉ mục và xác thực dữ liệu, Space and Time giới thiệu một con đường công nghệ mới — Proof of SQL. Đây là công nghệ zero-knowledge proof (ZKP) sáng tạo do Space and Time phát triển, đảm bảo các truy vấn SQL được thực hiện trên kho dữ liệu phi tập trung có khả năng chống giả mạo và có thể xác minh được. Khi một truy vấn được thực hiện, Proof of SQL sẽ tạo ra một bằng chứng mật mã để xác minh tính toàn vẹn và độ chính xác của kết quả truy vấn. Bằng chứng này được đính kèm vào kết quả truy vấn, cho phép bất kỳ trình xác minh nào (chẳng hạn như hợp đồng thông minh) xác nhận độc lập rằng dữ liệu không bị thay đổi trong quá trình xử lý. Các mạng blockchain truyền thống thường dựa vào cơ chế đồng thuận để xác thực tính xác thực của dữ liệu, trong khi Proof of SQL của Space and Time triển khai phương pháp xác thực dữ liệu hiệu quả hơn. Cụ thể, trong hệ thống của Space and Time, một nút chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, trong khi các nút khác xác minh tính xác thực của dữ liệu bằng công nghệ zk. Cách tiếp cận này thay đổi mức tiêu thụ tài nguyên của nhiều nút lập chỉ mục dự phòng cho cùng một dữ liệu theo cơ chế đồng thuận để đạt được thỏa thuận, do đó nâng cao hiệu suất tổng thể của hệ thống. Khi công nghệ này phát triển, nó sẽ trở thành bước đệm cho nhiều ngành công nghiệp truyền thống tập trung vào độ tin cậy của dữ liệu sử dụng dữ liệu blockchain để xây dựng sản phẩm.

Đồng thời, SxT đã hợp tác chặt chẽ với Phòng thí nghiệm đổi mới chung AI của Microsoft để đẩy nhanh quá trình phát triển các công cụ AI tạo sinh, giúp người dùng dễ dàng truy cập dữ liệu blockchain thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiện tại, trong Studio Không gian và Thời gian, người dùng có thể trải nghiệm việc nhập các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ tự động chuyển đổi thành SQL và thực hiện thay mặt cho người dùng để trình bày kết quả cuối cùng mà người dùng cần.

3.4 So sánh sự khác biệt
4. Kết luận và triển vọng

Tóm lại, công nghệ lập chỉ mục dữ liệu blockchain đã phát triển từ nguồn dữ liệu nút ban đầu, thông qua sự phát triển của phân tích dữ liệu và lập chỉ mục, để cuối cùng phát triển thành dịch vụ dữ liệu chuỗi đầy đủ do AI hỗ trợ, trải qua quá trình cải tiến dần dần. Sự phát triển liên tục của các công nghệ này không chỉ nâng cao hiệu quả và độ chính xác của việc truy cập dữ liệu mà còn cung cấp cho người dùng trải nghiệm thông minh chưa từng có.

Nhìn về phía trước, khi công nghệ AI và các công nghệ mới như bằng chứng không kiến thức tiếp tục phát triển, các dịch vụ dữ liệu blockchain sẽ trở nên thông minh và an toàn hơn nữa. Chúng tôi có lý do để tin rằng các dịch vụ dữ liệu blockchain sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng như một cơ sở hạ tầng trong tương lai, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho sự tiến bộ và đổi mới của ngành.