Chromia векторна база даних: нова глава злиття AI та Блокчейн
Підсумок основних моментів
Chromia запустила векторну базу даних на основі PostgreSQL, що стало важливим кроком у практичній інтеграції ШІ та Блокчейн.
Завдяки наданню інтегрованого середовища розробки, яке коштує майже на шість десятків відсотків менше, ніж традиційні рішення, Chromia суттєво знизила бар'єри для розробки AI-Web3 додатків.
Платформа в майбутньому планує розширити EVM-індексацію, можливості AI-інтерпретації та підтримку екосистеми розробників, що має стати піонером інновацій AI у сфері Web3.
1. Стан інтеграції ШІ та Блокчейн
Поєднання технологій ШІ та Блокчейн завжди було в центрі уваги галузі. Централізовані системи ШІ все ще стикаються з викликами щодо прозорості, надійності та передбачуваності витрат, і саме в цих сферах технологія Блокчейн може запропонувати рішення.
Незважаючи на сплеск ринку AI-агентів наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато проектів покладаються на спекулятивний ажіотаж навколо криптовалют для отримання фінансування та уваги, а не на дослідження глибокої технологічної або функціональної синергії з Web3. В результаті, оцінки численних проектів суттєво знизилися з пікових значень.
Основна причина, чому AI та Блокчейн важко досягають суттєвої співпраці, полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш вираженою є складність обробки даних на ланцюгу — дані все ще розрізнені, а технологічна волатильність висока. Якщо доступ до даних і їх використання могли б бути такими ж простими, як у традиційних системах, галузь могла б досягти значно більших успіхів.
Ця дилема схожа на відсутність спільної мови або справжньої точки злиття між двома потужними, але з різних сфер технологіями. Галузь все більше потребує інфраструктури, яка могла б подолати цю прірву—яка б доповнювала переваги як ШІ, так і Блокчейн, а також слугувала б перехрестям обох.
Для вирішення 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.
2. Необхідність векторних баз даних
З розвитком застосувань штучного інтелекту, векторні бази даних почали виділятися завдяки тому, що вони вирішують обмеження традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх у математичні репрезентації, що називаються "векторами". Оскільки векторні бази даних здійснюють пошук даних на основі схожості (а не точності), вони краще відповідають розумінню штучним інтелектом мови та контексту, ніж традиційні бази даних.
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек — вони повертають лише книги, що містять певні слова, тоді як векторні бази даних можуть представляти відповідний контент. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у вигляді числових векторів, фіксуючи відносини, основані на концептуальній подібності (а не точному формулюванні).
Приклад діалогу: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", якщо відповідь буде "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції — незважаючи на те, що не було використано чітких емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме співвідношення слів. Це імітує людські когнітивні моделі, забезпечуючи більш природну взаємодію з ШІ.
У Web2 вартість векторних баз даних була широко визнана. Кілька платформ отримали величезні інвестиції. У порівнянні з цим, Web3 завжди було важко розробити порівнянні рішення, що робить інтеграцію штучного інтелекту та Блокчейн більше теоретичним аспектом.
3. Візія векторної бази даних на блокчейні Chromia
Chromia——Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на PostgreSQL——відзначається здатністю обробки структурованих даних та дружнім середовищем для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн та технологій ШІ.
Нещодавній етап - це запуск "Chromia розширення", яке інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку схожості векторов, який широко використовується в базі даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит схожих текстів або зображень, надаючи чітку практичність для застосувань на базі ШІ.
PgVector вже міцно закріпився в традиційній технологічній екосистемі. Інтегрувавши PgVector, Chromia вводить можливості векторного пошуку в Web3, приводячи свою інфраструктуру у відповідність до перевірених стандартів традиційного технологічного стеку. Ця інтеграція відіграє ключову роль у оновленні основної мережі у березні 2025 року і розглядається як перший крок до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.
3.1 Інтегроване середовище: Повна інтеграція Блокчейн та ШІ
最大ним викликом для розробників, які намагаються об'єднати Блокчейн та ІІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючому Блокчейні вимагає з'єднання складних процесів з багатьма зовнішніми системами. Наприклад, розробники повинні зберігати дані на ланцюгу, запускати моделі ІІ на зовнішніх серверах і створювати незалежні векторні бази даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Користувачі запитують обробку поза Блокчейн, дані повинні постійно мігрувати між середовищами на Блокчейн та поза ним. Це не тільки збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості в безпеці — передача даних між системами посилює ризик атак з боку хакерів і знижує загальну прозорість.
Chromia надає фундаментальне рішення, інтегруючи векторні бази даних безпосередньо в Блокчейн. На Chromia всі обробки виконуються в межах ланцюга: запити користувачів перетворюються на вектори, безпосередньо в ланцюзі здійснюється пошук подібних даних та повертаються результати, що реалізує обробку в єдиному середовищі протягом всього процесу.
Простим аналогією: раніше розробники повинні були окремо керувати компонентами — як при приготуванні їжі, коли потрібно купувати безліч кухонних інструментів. Chromia спростила процес, надаючи багатофункціональний кухонний комбайн, що об'єднує всі функції в єдину систему.
Цей інтеграційний підхід суттєво спрощує процес розробки. Не потребує зовнішніх сервісів та складного коду для підключення, що зменшує час та витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка повністю записуються у Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.
3.2 Витратна ефективність: порівняно з існуючими послугами, видатна цінова конкурентоспроможність
Існує поширене упередження: "онлайн-сервіси є незручними та дорогими". Особливо у традиційних моделях Блокчейн, де кожна транзакція створює витрати на паливо, а структура значно погіршує витрати на перевантаження. Непередбачуваність витрат стала основною перешкодою для підприємств, які впроваджують рішення на основі Блокчейн.
Chromia вирішує проблеми за допомогою ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в блокчейні, Chromia впроваджує систему оренди обчислювальних одиниць серверів (SCU) — подібну до цінової структури хмарних послуг. Ця модель інстанціювання відповідає знайомій ціновій структурі хмарних послуг, усуваючи поширені коливання витрат у блокчейн-мережах.
Зокрема, користувачі можуть орендувати SCU на тиждень за допомогою нативного токена Chromia. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, а витрати лінійно зростають з використанням. SCU можна гнучко налаштовувати відповідно до потреб, забезпечуючи ефективний розподіл ресурсів. Ця модель, зберігаючи децентралізацію мережі, інтегрує передбачуване ціноутворення на основі використання Web2 — значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.
Chromia векторна база даних подальше зміцнює переваги вартісної пропозиції. За внутрішніми бенчмарками, місячні експлуатаційні витрати цієї бази даних становлять 727 доларів США (на основі 2 SCU та 50 ГБ зберігання) — на 57% менше, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність походить з багатоструктурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до умов блокчейну, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу цінову надбавку на хмарну інфраструктуру, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальні потужності та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні рівні та супутні витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність обслуговування. Паралельна робота кількох вузлів надає мережі природну високу доступність — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, характерні для моделі Web2 SaaS високі витрати на інфраструктуру з високою доступністю та великі команди підтримки значно зменшуються, що знижує операційні витрати та підвищує стійкість системи.
4. Початок інтеграції Блокчейн та ШІ
Незважаючи на те, що платформа була запущена лише місяць тому, векторна база даних Chromia вже демонструє ранню привабливість, і розробляються кілька інноваційних випадків використання. Щоб пришвидшити прийняття, платформа активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці фінансування знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI в DeFi послуги, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи обміну даними, що належать користувачам, та інструменти управління знаннями, що керуються спільнотою.
Гіпотетичний випадок — "AI Web3 дослідницький хаб". Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення дослідницького контенту та даних Web3 проекту на блокчейн у векторні вбудовування для надання розумних послуг агентами ШІ.
Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюгу через векторну базу даних Chromia, що забезпечує суттєве прискорення відповідей. У поєднанні з можливістю індексації EVM система може аналізувати активність в ланцюгах Ethereum, BNB Chain, Base та інших — підтримуючи широкий спектр проектів. Варто зазначити, що контекст діалогу користувача зберігається в ланцюгу, що забезпечує повну прозорість рекомендованих потоків для інвесторів та інших кінцевих користувачів.
З ростом різноманітних випадків використання, більше даних продовжує генеруватися та зберігатися в Chromia — закладаючи основу для "AI-віртуального колеса". Текст, зображення та дані транзакцій з Блокчейн-додатків зберігаються у базі даних у структурованому векторному форматі, формуючи багатий набір даних для навчання AI.
Ці накопичені дані стали основним навчальним матеріалом для ІІ, що сприяє постійному підвищенню продуктивності. Наприклад, ІІ, який навчається з величезної кількості моделей торгівлі користувачів, може надавати більш точні персоналізовані фінансові рекомендації. Ці передові застосування ІІ залучають більше користувачів через покращений досвід користування, зростання кількості користувачів, в свою чергу, спричинює накопичення ще більшого обсягу даних, формуючи замкнуте коло сталого розвитку екосистеми.
5. Дорожня карта Chromia
Після запуску основної мережі Chromia зосередиться на трьох основних напрямках:
Покращення EVM індексації основних блокчейнів;
Розширення можливостей AI для підтримки більш широких моделей і випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою зручніших інструментів та інфраструктури.
5.1 Інновації індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейн вже давно є основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia представила інноваційне рішення для індексації, орієнтоване на розробників, яке має на меті радикально спростити запити даних в ланцюзі. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн були більш доступними.
Цей метод є значною зміною в способах відстеження交易 NFT в Ethereum. Динамічна модель навчання даних Chromia замінює жорстку попередньо визначену структуру запитів, щоб виявити найбільш ефективні шляхи для пошуку інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію交易 предметів на ланцюгу, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні交易流.
5.2 Розширення можливостей AI-інференції
Вищезгаданий прогрес у індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інференції 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 перевищує технологічну оптимізацію, відображаючи стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій моделей ШІ. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, Chromia має на меті подолати межі розподіленого навчання та розумування ШІ.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно налагоджує співпрацю, реалізуючи весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці застосунків, що базуються на штучному інтелекті. Ці зусилля спрямовані на підвищення ефективності мережі та попиту.
Платформа націлена на дослідження AI, децентралізовані рекомендаційні системи, контекстний пошук тексту та пошук семантичної схожості в інших високовпливових сферах. Цей план виходить за межі технічної підтримки — створення платформи, на якій розробники можуть створювати додатки з реальною цінністю для користувачів. Раніше підсилені дані індексації та можливості AI-інтерпретації мають стати основним двигуном для розробки цих додатків.
6. Візія Chromia та ринкові виклики
Ланцюгова векторна база даних Chromia робить її провідним конкурентом у сфері злиття Блокчейн та ШІ. Її інноваційний підхід — безпосередньо на ланцюгу.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
9
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MEV_Whisperer
· 07-13 03:46
Ще один, хто користується популярністю штучного інтелекту~
Переглянути оригіналвідповісти на0
BoredApeResistance
· 07-12 16:19
бик нарешті не лише на словах
Переглянути оригіналвідповісти на0
CoconutWaterBoy
· 07-10 05:12
Знову один, хто робить вигляд, що розуміється у блокчейні
Переглянути оригіналвідповісти на0
BrokeBeans
· 07-10 05:09
Падіння витрат — це спосіб заробити гроші.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Lonely_Validator
· 07-10 05:07
Але це на 60% дешевше, ніж традиційне? Сумніви...
Переглянути оригіналвідповісти на0
SchroedingerAirdrop
· 07-10 05:06
у блокчейні AI？Є щось цікаве
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenSherpa
· 07-10 04:58
насправді я досить вражений підходом chromia тут... зменшення витрат на розробку на 60% - це не дрібниця, чесно кажучи
Переглянути оригіналвідповісти на0
WalletWhisperer
· 07-10 04:55
Ну, шістьдесят відсотків - це вже можна сказати, що дешево!
Chromia запустила у блокчейні векторну базу даних, створюючи нову інфраструктуру для інтеграції ШІ та блокчейну.
Chromia векторна база даних: нова глава злиття AI та Блокчейн
Підсумок основних моментів
Chromia запустила векторну базу даних на основі PostgreSQL, що стало важливим кроком у практичній інтеграції ШІ та Блокчейн.
Завдяки наданню інтегрованого середовища розробки, яке коштує майже на шість десятків відсотків менше, ніж традиційні рішення, Chromia суттєво знизила бар'єри для розробки AI-Web3 додатків.
Платформа в майбутньому планує розширити EVM-індексацію, можливості AI-інтерпретації та підтримку екосистеми розробників, що має стати піонером інновацій AI у сфері Web3.
1. Стан інтеграції ШІ та Блокчейн
Поєднання технологій ШІ та Блокчейн завжди було в центрі уваги галузі. Централізовані системи ШІ все ще стикаються з викликами щодо прозорості, надійності та передбачуваності витрат, і саме в цих сферах технологія Блокчейн може запропонувати рішення.
Незважаючи на сплеск ринку AI-агентів наприкінці 2024 року, більшість проектів реалізували лише поверхневу інтеграцію двох технологій. Багато проектів покладаються на спекулятивний ажіотаж навколо криптовалют для отримання фінансування та уваги, а не на дослідження глибокої технологічної або функціональної синергії з Web3. В результаті, оцінки численних проектів суттєво знизилися з пікових значень.
Основна причина, чому AI та Блокчейн важко досягають суттєвої співпраці, полягає в кількох структурних проблемах. Найбільш вираженою є складність обробки даних на ланцюгу — дані все ще розрізнені, а технологічна волатильність висока. Якщо доступ до даних і їх використання могли б бути такими ж простими, як у традиційних системах, галузь могла б досягти значно більших успіхів.
Ця дилема схожа на відсутність спільної мови або справжньої точки злиття між двома потужними, але з різних сфер технологіями. Галузь все більше потребує інфраструктури, яка могла б подолати цю прірву—яка б доповнювала переваги як ШІ, так і Блокчейн, а також слугувала б перехрестям обох.
Для вирішення 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.
2. Необхідність векторних баз даних
З розвитком застосувань штучного інтелекту, векторні бази даних почали виділятися завдяки тому, що вони вирішують обмеження традиційних систем баз даних. Ці бази даних зберігають складні дані, такі як текст, зображення, аудіо, перетворюючи їх у математичні репрезентації, що називаються "векторами". Оскільки векторні бази даних здійснюють пошук даних на основі схожості (а не точності), вони краще відповідають розумінню штучним інтелектом мови та контексту, ніж традиційні бази даних.
Традиційні бази даних подібні до каталогів бібліотек — вони повертають лише книги, що містять певні слова, тоді як векторні бази даних можуть представляти відповідний контент. Це стало можливим завдяки тому, що система зберігає інформацію у вигляді числових векторів, фіксуючи відносини, основані на концептуальній подібності (а не точному формулюванні).
Приклад діалогу: коли запитують "Як ти сьогодні почуваєшся?", якщо відповідь буде "Небо особливо ясне", ми все ще можемо зрозуміти його позитивні емоції — незважаючи на те, що не було використано чітких емоційних слів. Векторна база даних працює подібним чином, дозволяючи системі інтерпретувати потенційні значення, а не покладатися на пряме співвідношення слів. Це імітує людські когнітивні моделі, забезпечуючи більш природну взаємодію з ШІ.
У Web2 вартість векторних баз даних була широко визнана. Кілька платформ отримали величезні інвестиції. У порівнянні з цим, Web3 завжди було важко розробити порівнянні рішення, що робить інтеграцію штучного інтелекту та Блокчейн більше теоретичним аспектом.
3. Візія векторної бази даних на блокчейні Chromia
Chromia——Layer1 реляційний Блокчейн, побудований на PostgreSQL——відзначається здатністю обробки структурованих даних та дружнім середовищем для розробників. Спираючись на свою реляційну базу даних, Chromia вже почала досліджувати глибоку інтеграцію Блокчейн та технологій ШІ.
Нещодавній етап - це запуск "Chromia розширення", яке інтегрує PgVector (відкритий інструмент для пошуку схожості векторов, який широко використовується в базі даних PostgreSQL). PgVector підтримує ефективний запит схожих текстів або зображень, надаючи чітку практичність для застосувань на базі ШІ.
PgVector вже міцно закріпився в традиційній технологічній екосистемі. Інтегрувавши PgVector, Chromia вводить можливості векторного пошуку в Web3, приводячи свою інфраструктуру у відповідність до перевірених стандартів традиційного технологічного стеку. Ця інтеграція відіграє ключову роль у оновленні основної мережі у березні 2025 року і розглядається як перший крок до безшовної взаємодії AI-Блокчейн.
3.1 Інтегроване середовище: Повна інтеграція Блокчейн та ШІ
最大ним викликом для розробників, які намагаються об'єднати Блокчейн та ІІ, є складність. Створення AI-додатків на існуючому Блокчейні вимагає з'єднання складних процесів з багатьма зовнішніми системами. Наприклад, розробники повинні зберігати дані на ланцюгу, запускати моделі ІІ на зовнішніх серверах і створювати незалежні векторні бази даних.
Ця фрагментована структура призводить до неефективної роботи. Користувачі запитують обробку поза Блокчейн, дані повинні постійно мігрувати між середовищами на Блокчейн та поза ним. Це не тільки збільшує час розробки та витрати на інфраструктуру, але й створює серйозні вразливості в безпеці — передача даних між системами посилює ризик атак з боку хакерів і знижує загальну прозорість.
Chromia надає фундаментальне рішення, інтегруючи векторні бази даних безпосередньо в Блокчейн. На Chromia всі обробки виконуються в межах ланцюга: запити користувачів перетворюються на вектори, безпосередньо в ланцюзі здійснюється пошук подібних даних та повертаються результати, що реалізує обробку в єдиному середовищі протягом всього процесу.
Простим аналогією: раніше розробники повинні були окремо керувати компонентами — як при приготуванні їжі, коли потрібно купувати безліч кухонних інструментів. Chromia спростила процес, надаючи багатофункціональний кухонний комбайн, що об'єднує всі функції в єдину систему.
Цей інтеграційний підхід суттєво спрощує процес розробки. Не потребує зовнішніх сервісів та складного коду для підключення, що зменшує час та витрати на розробку. Крім того, всі дані та обробка повністю записуються у Блокчейн, що забезпечує повну прозорість. Це знаменує початок повної інтеграції Блокчейн та ШІ.
3.2 Витратна ефективність: порівняно з існуючими послугами, видатна цінова конкурентоспроможність
Існує поширене упередження: "онлайн-сервіси є незручними та дорогими". Особливо у традиційних моделях Блокчейн, де кожна транзакція створює витрати на паливо, а структура значно погіршує витрати на перевантаження. Непередбачуваність витрат стала основною перешкодою для підприємств, які впроваджують рішення на основі Блокчейн.
Chromia вирішує проблеми за допомогою ефективної архітектури та диференційованої бізнес-моделі. На відміну від традиційної моделі витрат на паливо в блокчейні, Chromia впроваджує систему оренди обчислювальних одиниць серверів (SCU) — подібну до цінової структури хмарних послуг. Ця модель інстанціювання відповідає знайомій ціновій структурі хмарних послуг, усуваючи поширені коливання витрат у блокчейн-мережах.
Зокрема, користувачі можуть орендувати SCU на тиждень за допомогою нативного токена Chromia. Кожен SCU надає 16 ГБ базового зберігання, а витрати лінійно зростають з використанням. SCU можна гнучко налаштовувати відповідно до потреб, забезпечуючи ефективний розподіл ресурсів. Ця модель, зберігаючи децентралізацію мережі, інтегрує передбачуване ціноутворення на основі використання Web2 — значно підвищуючи прозорість витрат та ефективність.
Chromia векторна база даних подальше зміцнює переваги вартісної пропозиції. За внутрішніми бенчмарками, місячні експлуатаційні витрати цієї бази даних становлять 727 доларів США (на основі 2 SCU та 50 ГБ зберігання) — на 57% менше, ніж у аналогічних рішеннях векторних баз даних Web2.
Ця цінова конкурентоспроможність походить з багатоструктурної ефективності. Chromia виграє від технологічної оптимізації адаптації PgVector до умов блокчейну, але більший вплив має її децентралізована модель постачання ресурсів. Традиційні послуги накладають високу цінову надбавку на хмарну інфраструктуру, тоді як Chromia безпосередньо надає обчислювальні потужності та зберігання через операторів вузлів, зменшуючи проміжні рівні та супутні витрати.
Розподілена структура також підвищує надійність обслуговування. Паралельна робота кількох вузлів надає мережі природну високу доступність — навіть якщо окремі вузли виходять з ладу. Таким чином, характерні для моделі Web2 SaaS високі витрати на інфраструктуру з високою доступністю та великі команди підтримки значно зменшуються, що знижує операційні витрати та підвищує стійкість системи.
4. Початок інтеграції Блокчейн та ШІ
Незважаючи на те, що платформа була запущена лише місяць тому, векторна база даних Chromia вже демонструє ранню привабливість, і розробляються кілька інноваційних випадків використання. Щоб пришвидшити прийняття, платформа активно підтримує будівельників, фінансуючи витрати на використання векторної бази даних.
Ці фінансування знижують бар'єри для експериментів, дозволяючи розробникам досліджувати нові ідеї з меншими ризиками. Потенційні застосування охоплюють інтеграцію AI в DeFi послуги, прозорі системи рекомендацій контенту, платформи обміну даними, що належать користувачам, та інструменти управління знаннями, що керуються спільнотою.
Гіпотетичний випадок — "AI Web3 дослідницький хаб". Ця система використовує інфраструктуру Chromia для перетворення дослідницького контенту та даних Web3 проекту на блокчейн у векторні вбудовування для надання розумних послуг агентами ШІ.
Ці AI-агенти можуть безпосередньо запитувати дані в ланцюгу через векторну базу даних Chromia, що забезпечує суттєве прискорення відповідей. У поєднанні з можливістю індексації EVM система може аналізувати активність в ланцюгах Ethereum, BNB Chain, Base та інших — підтримуючи широкий спектр проектів. Варто зазначити, що контекст діалогу користувача зберігається в ланцюгу, що забезпечує повну прозорість рекомендованих потоків для інвесторів та інших кінцевих користувачів.
З ростом різноманітних випадків використання, більше даних продовжує генеруватися та зберігатися в Chromia — закладаючи основу для "AI-віртуального колеса". Текст, зображення та дані транзакцій з Блокчейн-додатків зберігаються у базі даних у структурованому векторному форматі, формуючи багатий набір даних для навчання AI.
Ці накопичені дані стали основним навчальним матеріалом для ІІ, що сприяє постійному підвищенню продуктивності. Наприклад, ІІ, який навчається з величезної кількості моделей торгівлі користувачів, може надавати більш точні персоналізовані фінансові рекомендації. Ці передові застосування ІІ залучають більше користувачів через покращений досвід користування, зростання кількості користувачів, в свою чергу, спричинює накопичення ще більшого обсягу даних, формуючи замкнуте коло сталого розвитку екосистеми.
5. Дорожня карта Chromia
Після запуску основної мережі Chromia зосередиться на трьох основних напрямках:
Покращення EVM індексації основних блокчейнів;
Розширення можливостей AI для підтримки більш широких моделей і випадків використання;
Розширення екосистеми розробників за допомогою зручніших інструментів та інфраструктури.
5.1 Інновації індексації EVM
Внутрішня складність Блокчейн вже давно є основною перешкодою для розробників. Для цього Chromia представила інноваційне рішення для індексації, орієнтоване на розробників, яке має на меті радикально спростити запити даних в ланцюзі. Чітка мета: значно підвищити ефективність та гнучкість запитів, щоб дані Блокчейн були більш доступними.
Цей метод є значною зміною в способах відстеження交易 NFT в Ethereum. Динамічна модель навчання даних Chromia замінює жорстку попередньо визначену структуру запитів, щоб виявити найбільш ефективні шляхи для пошуку інформації. Розробники ігор можуть миттєво аналізувати історію交易 предметів на ланцюгу, а проекти DeFi можуть швидко відстежувати складні交易流.
5.2 Розширення можливостей AI-інференції
Вищезгаданий прогрес у індексації даних закладає основу для розширення можливостей AI-інференції Chromia. Проект успішно запустив перше розширення AI-інференції 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 перевищує технологічну оптимізацію, відображаючи стратегічну узгодженість з швидким темпом інновацій моделей ШІ. Підтримуючи безпосереднє виконання все більш різноманітних потужних моделей ШІ на вузлах постачальників, Chromia має на меті подолати межі розподіленого навчання та розумування ШІ.
5.3 Стратегія розширення екосистеми розробників
Chromia активно налагоджує співпрацю, реалізуючи весь потенціал технології векторних баз даних, зосереджуючи увагу на розробці застосунків, що базуються на штучному інтелекті. Ці зусилля спрямовані на підвищення ефективності мережі та попиту.
Платформа націлена на дослідження AI, децентралізовані рекомендаційні системи, контекстний пошук тексту та пошук семантичної схожості в інших високовпливових сферах. Цей план виходить за межі технічної підтримки — створення платформи, на якій розробники можуть створювати додатки з реальною цінністю для користувачів. Раніше підсилені дані індексації та можливості AI-інтерпретації мають стати основним двигуном для розробки цих додатків.
6. Візія Chromia та ринкові виклики
Ланцюгова векторна база даних Chromia робить її провідним конкурентом у сфері злиття Блокчейн та ШІ. Її інноваційний підхід — безпосередньо на ланцюгу.