Векторна база даних: міст між ШІ та Блокчейн

Огляд ключових моментів

• Chromia представила векторну базу даних на основі PostgreSQL, що є важливим кроком у практичній інтеграції штучного інтелекту та Блокчейн.

• Знижуючи поріг розробки AI-Web3 додатків, Chromia забезпечує доступне середовище для інтеграції Блокчейн.

• Платформа планує розширити EVM-індексацію, можливості AI-інтерпретації та підтримку екосистеми розробників, сподіваючись стати лідером інновацій AI у сфері Web3.

Стан інтеграції AI та Блокчейн

Поєднання ШІ та Блокчейн тривалий час привертає увагу галузі. Централізовані системи ШІ стикаються з викликами, такими як прозорість, надійність та передбачуваність витрат, тоді як технологія Блокчейн вважається потенційним рішенням.

Незважаючи на те, що в кінці 2024 року ринок AI-агентів пережив вибух, більшість проектів реалізували лише поверхневе інтегрування двох технологій. Багато проектів покладаються на спекулятивний бум криптовалют для отримання фінансування та експозиції, а не на дослідження глибокої технологічної або функціональної синергії з Web3. Внаслідок цього багатьох проектів оцінка значно знизилася з пікових значень.

Основна причина, чому AI та Блокчейн важко досягають суттєвої співпраці, полягає у кількох структурних проблемах. Найбільш вираженою є складність обробки даних на ланцюгу — дані все ще розподілені, технологічна волатильність велика. Якби доступ до даних і їх використання були такими ж простими, як у традиційних системах, галузь могла б досягти більш чітких результатів.

Ця дилема схожа на відсутність спільної мови або справжньої точки злиття між двома потужними, але з різних сфер технологіями. Все більш очевидно, що індустрії потрібна інфраструктура, яка могла б подолати цей розрив — яка б доповнювала переваги AI та Блокчейн, а також слугувала б точкою перетворення обох.

Для подолання цього виклику потрібні системи, які поєднують вартісну ефективність та високу продуктивність, щоб відповідати надійності існуючих централізованих інструментів. У цьому контексті технологія векторних баз даних, яка підтримує більшість сучасних інновацій у сфері ШІ, стає ключовим фактором.

Важливість векторних баз даних

З поширенням застосувань ШІ, векторні бази даних привернули увагу через вирішення обмежень традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо та інші, перетворюючи їх на математичні представлення у вигляді "векторів". Завдяки тому, що дані шукаються на основі схожості (а не точності), векторні бази даних краще відповідають логіці розуміння мови та контексту ШІ.

Традиційні бази даних схожі на каталоги бібліотек — вони лише повертають книги, які містять певні слова, тоді як векторні бази даних можуть надавати відповідний контент. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у вигляді числових векторів, захоплюючи відносини на основі концептуальної схожості (а не точних формулювань).

Прикладі, якщо запитати: "Як ти сьогодні почуваєшся?", і відповісти: "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції — хоча не використано чіткі емоційні слова. Векторні бази даних працюють подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме відповідність слів. Це імітує людську когнітивну модель, забезпечуючи більш природну та інтелектуальну взаємодію з ШІ.

У Web2 цінність векторних баз даних вже отримала широке визнання. Кілька платформ отримали великі інвестиції. На відміну від цього, Web3 завжди важко розробити порівнянні рішення, що робить інтеграцію ШІ з Блокчейн більше теоретичним аспектом.

Візія векторної бази даних на Блокчейн Chromia

Chromia——Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на базі PostgreSQL——вирізняється завдяки здатності обробки структурованих даних та дружньому до розробників середовищу. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia вже почала досліджувати глибоку інтеграцію між Блокчейном та технологією ШІ.

Нещодавній етап – це запуск "Chromia розширення", яке інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку схожості векторів, широко використовуваний у базі даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит на схожі тексти або зображення, забезпечуючи чітку практичність для додатків на базі ШІ.

PgVector вже міцно закріпився в традиційній технологічній екосистемі. Альтернатива деяким основним сервісам бази даних використовує PgVector для підтримки високопродуктивного векторного пошуку. Його зростаюча популярність на платформі PostgreSQL відображає широку довіру галузі до цього інструмента.

Завдяки інтеграції PgVector, Chromia впроваджує можливості векторного пошуку у Web3, узгоджуючи свою інфраструктуру зі стандартами, перевіреними традиційним технологічним стеком. Ця інтеграція відіграватиме ключову роль у оновленні основної мережі Mimir у березні 2025 року і вважається першим кроком до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.

Інтегроване середовище: Повна інтеграція Блокчейн та AI

Основним викликом для розробників, які намагаються поєднати Блокчейн та ШІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючому Блокчейні вимагає з'єднання складних процесів з кількома зовнішніми системами. Наприклад, розробники повинні зберігати дані на ланцюгу, виконувати моделі ШІ на зовнішніх серверах та створювати незалежну векторну базу даних.

Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Запити користувачів обробляються поза блокчейном, дані повинні постійно мігрувати між середовищами на ланцюгу та поза ним. Це не тільки збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й викликає серйозні вразливості в безпеці — передача даних між системами посилює ризик хакерських атак і знижує загальну прозорість.

Chromia надає фундаментальне рішення, безпосередньо інтегруючи векторні бази даних у Блокчейн. На Chromia всі обробки виконуються в межах ланцюга: запити користувачів перетворюються на вектори, проводиться безпосередній пошук подібних даних у ланцюзі та повертаються результати, що забезпечує обробку в єдиному середовищі.

Просте порівняння: раніше розробникам потрібно було окремо управляти компонентами — як при приготуванні їжі, потрібно купувати каструлю, сковороду, блендер і духову шафу. Chromia спростила процес, надавши багатофункціональний кухонний прилад, який інтегрує всі функції в єдину систему.

Цей інтеграційний підхід значно спрощує процес розробки. Не потрібно зовнішніх сервісів та складного кодового з'єднання, що зменшує час та витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка реєструються в Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та AI.

Вартісна ефективність: переваги порівняно з існуючими послугами

Існує загальна упередженість: послуги на Блокчейні "незручні та дорогі". Особливо в традиційній моделі Блокчейн кожна транзакція генерує витрати на паливо, а структурні недоліки, пов'язані з ростом витрат через затори в Блокчейні, стають очевидними. Непередбачуваність витрат є основною перешкодою для підприємств при впровадженні рішень на основі Блокчейн.

Chromia вирішує проблеми через ефективну архітектуру та диференційовану бізнес-модель. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в Блокчейн, Chromia впроваджує систему оренди серверних обчислювальних одиниць (SCU) — подібну до цінової структури деяких хмарних послуг. Цей спосіб інстанціювання узгоджується з знайомими цінами на хмарні послуги, усуваючи звичайні коливання витрат у Блокчейн-мережах.

Конкретно, користувачі можуть орендувати SCU на тиждень за допомогою рідного токена Chromia. Кожен SCU надає 16 ГБ базового сховища, витрати зростають лінійно залежно від використання. SCU можуть бути еластично налаштовані відповідно до потреб, забезпечуючи гнучий та ефективний розподіл ресурсів. Ця модель зберігає децентралізованість мережі, одночасно інтегруючи передбачуване ціноутворення на основі використання, характерне для послуг Web2 — значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.

Chromia векторна база даних подальше зміцнює свою вартісну перевагу. Згідно з внутрішнім бенчмаркінгом, місячні витрати на експлуатацію бази даних становлять 727 доларів (на основі 2 SCU та 50 ГБ пам'яті) — на 57% менше, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.

Ця конкурентоспроможність цін походить від багатофункціональної структурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до умов блокчейн-середовища, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу надбавку за обслуговування на хмарну інфраструктуру, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальну потужність і зберігання через операторів вузлів, зменшуючи посередницькі рівні та пов'язані витрати.

Розподілена структура також підвищує надійність послуг. Паралельна робота декількох вузлів надає мережі природну високу доступність — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, типові витрати на інфраструктуру з високою доступністю та великі команди підтримки в моделі Web2 SaaS значно знижуються, що зменшує операційні витрати та підвищує стійкість системи.

Блокчейн та початок інтеграції з AI

Хоча пройшов лише місяць з моменту запуску, бази даних векторів Chromia вже виявили ранню привабливість, і кілька інноваційних випадків використання перебувають у розробці. Для прискорення впровадження Chromia активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання бази даних векторів.

Ці гранти знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію штучного інтелекту в DeFi-сервіси, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи для обміну даними користувачів та інструменти управління знаннями, що базуються на спільноті.

Припустимо, що випадок стосується "AI Web3 дослідницького хабу", розробленого певною лабораторією. Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення дослідницького контенту та даних проектів Web3 на блокчейні в векторні вбудування, що надають інтелектуальні послуги агентам штучного інтелекту.

Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані на ланцюгу через векторну базу даних Chromia, що забезпечує значне прискорення відповіді. У поєднанні з можливостями індексації EVM від Chromia система може аналізувати активність на кількох основних Блокчейнах — підтримуючи широкий спектр проектів. Варто зазначити, що контекст діалогу користувача зберігається на ланцюгу, що забезпечує повну прозорість рекомендованих потоків для інвесторів та інших кінцевих користувачів.

З зростанням різноманітних випадків використання, продовжує генеруватися та зберігатися більше даних у Chromia — закладаючи основу для "AI-колеса". Текст, зображення та дані транзакцій з блокчейн-додатків зберігаються у структурованих векторних формах у базі даних Chromia, формуючи багатий набір даних, що може бути навчено для AI.

Ці накоплені дані стають основним навчальним матеріалом для штучного інтелекту, що сприяє постійному підвищенню продуктивності. Наприклад, штучний інтелект, який навчається на величезних обсягах моделей торгівлі користувачів, може надавати більш точні персоналізовані фінансові рекомендації. Ці передові застосування штучного інтелекту приваблюють більше користувачів, покращуючи їхній досвід, а зростання кількості користувачів сприятиме накопиченню ще більш багатих даних, формуючи замкнуте коло стійкого розвитку екосистеми.

Дорожня карта Chromia

Після запуску основної мережі Mimir, Chromia зосередиться на трьох основних сферах:

1. Покращення EVM індексації для кількох основних блокчейнів;

2. Розширення можливостей AI для підтримки більш широких моделей та випадків використання;

3. Розширити екосистему розробників через більш зручні інструменти та інфраструктуру.

Іновації індексації EVM

Вроджена складність Блокчейн протягом тривалого часу була основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia впровадила інноваційне рішення для індексування, орієнтуючись на розробників, яке має на меті радикально спростити запити даних в ланцюзі. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн були легшими для отримання.

Цей метод представляє собою суттєву зміну в способах відстеження NFT-транзакцій. Динамічна модель навчання даних Chromia замінює жорсткі попередньо визначені структури запитів, що дозволяє виявляти найефективніші шляхи для отримання інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію транзакцій з ігровими предметами на блокчейні, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні торгові потоки.

Розширення можливостей AI-інтерпретації

Вищезазначений прогрес індексації даних закладає основу для розширення AI-інфраструктури Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інфраструктури на тестовій мережі, зосередившись на підтримці відкритих AI-моделей. Варто зазначити, що впровадження клієнта Python значно знизило складність інтеграції моделей машинного навчання в середовищі Chromia.

Цей розвиток виходить за межі технічної оптимізації, відображаючи стратегічну узгодженість з швидкими інноваціями AI моделей. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних AI моделей на вузлах постачальників, Chromia має на меті подолати межі розподіленого AI навчання та міркування.

Стратегія розширення екосистеми розробників

Chromia активно будує співпрацю, розкриваючи весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці додатків, керованих ШІ. Ці зусилля спрямовані на підвищення корисності та попиту в мережі.

Компанія націлена на високовпливові сфери, такі як дослідження AI, децентралізовані рекомендовані системи, контекстний текстовий пошук та пошук семантичних схожостей. Цей план виходить за межі технічної підтримки — створення платформи, на якій розробники можуть будувати застосунки, що створюють реальну цінність для користувачів. Попередньо покращений індекс даних та можливості AI-інференції, імовірно, стануть основним двигуном для розробки цих застосунків.

Візія Chromia та ринкові виклики

Векторна база даних Chromia на блокчейні робить її лідером у сфері інтеграції блокчейн та ШІ