AI ve Blok Zinciri Entegrasyonu için Yeni Bir Bölüm: On-chain Vektör Veritabanının Çığır Açan Gelişmeleri

Önemli Noktaların Özeti

• on-chain vektör altyapısı: PostgreSQL tabanlı ilk on-chain vektör veritabanının piyasaya sürülmesi, AI ve Blok Zinciri'nin uygulanabilir entegrasyonunda önemli bir adım atıldığını göstermektedir.

• Maliyet verimliliği ve geliştirme dostu olması: Geleneksel endüstri çözümlerine göre daha düşük maliyetli bir Blok Zinciri entegrasyon ortamı sunarak AI-Web3 uygulama geliştirme engellerini azaltmıştır.

• Gelecek Vizyonu: EVM indeksine, AI çıkarım yeteneklerine ve daha geniş bir geliştirici ekosistem desteğine genişlemeyi planlıyor, Web3 alanında AI inovasyonunun öncüsü olmayı umuyor.

1. AI ve Blok Zinciri Entegrasyonunun Mevcut Durumu

AI ile Blok Zinciri'nin kesişimi uzun zamandır sektörün ilgisini çekiyor. Merkezi AI sistemlerinin karşılaştığı şeffaflık, güvenilirlik ve maliyet öngörülebilirliği gibi zorluklar, Blok Zinciri teknolojisinin çözüm sunabileceği alanlardır.

Son zamanlarda AI ajanı pazarında bir patlama yaşansa da, çoğu proje yalnızca iki tür teknolojinin yüzeysel entegrasyonunu gerçekleştirmiştir. Birçok girişim, Web3 ile derin teknoloji veya işlevsellik işbirliğini araştırmak yerine, kripto paraların spekülatif ilgisini kullanarak fon ve görünürlük elde etmektedir. Bu nedenle, birçok projenin değeri büyük ölçüde düşmüştür.

AI ve blok zinciri arasındaki gerçek iş birliğinin sağlanmasındaki temel sorun, birden fazla yapısal zorluktan kaynaklanmaktadır. Bunlar arasında en belirgin olanı, on-chain veri işlemenin karmaşıklığıdır - veriler hala dağınık ve teknik dalgalanma oldukça yüksektir. Eğer veri erişimi ve kullanımı geleneksel sistemlerdeki kadar basit olsaydı, sektör belki de çoktan daha net sonuçlar elde etmiş olacaktı.

Bu zorluk, farklı alanlardan gelen iki güçlü teknolojinin ortak bir dil veya gerçek bir birleşme noktası eksikliği ile benzerlik gösteriyor. Sektörün, hem AI ile Blok Zinciri'nin avantajlarını tamamlayabilen, hem de ikisi için bir kesişim noktası olarak hizmet edebilen bir altyapıya ihtiyaç duyduğu giderek daha belirgin hale geliyor.

Bu zorluğun üstesinden gelmek, mevcut merkezileştirilmiş araçların güvenilirliğiyle eşleşecek maliyet etkin ve yüksek performanslı sistemler gerektirir. Bu bağlamda, günümüz çoğu AI inovasyonunu destekleyen vektör veritabanı teknolojisi, kritik bir güçlendirici haline geliyor.

2. Vektör Veritabanının Gerekliliği

AI uygulamalarının yaygınlaşmasıyla, vektör veritabanları geleneksel veritabanı sistemlerinin sınırlamalarını aşarak öne çıkmaya başladı. Bu veritabanları, metin, görüntü, ses gibi karmaşık verileri "vektör" olarak adlandırılan matematiksel temsil biçimlerine dönüştürerek saklar. Vektör veritabanları, verileri benzerlik temelli (doğruluk temelli değil) olarak sorguladığı için, geleneksel veritabanlarından daha fazla AI'nın dil ve bağlam anlayış mantığına uymaktadır.

Geleneksel veritabanları, belirli kelimeleri içeren kitapları döndüren bir kütüphane kataloğu gibidir, oysa vektör veritabanları ilgili içerikleri sunabilir. Bu, sistemin bilgileri sayısal vektör biçiminde depolamasına ve ilişkilere kavramsal benzerliklere (kesin ifadeler değil) dayalı olarak yakalamasına bağlıdır.

Bir diyalog örneği olarak: "Bugün ruh halin nasıl?" sorusuna "Gökyüzü oldukça parlak" şeklinde yanıt verildiğinde, kesin duygusal kelimeler kullanılmamış olsa bile, olumlu duygusunu anlayabiliyoruz. Vektör veritabanları benzer bir şekilde çalışarak, sistemin doğrudan kelime eşlemesine bağımlı olmaksızın potansiyel anlamları yorumlamasını sağlar. Bu, insan bilişsel modelini simüle ederek daha doğal bir zeka ile AI etkileşimi gerçekleştirir.

Geleneksel internet alanında, vektör veritabanlarının değeri geniş çapta kabul edilmiştir ve birçok platform büyük yatırımlar almıştır. Buna karşılık, Web3, AI ile Blok Zinciri'nin entegrasyonunu daha çok teorik düzeyde tutan kıyaslanabilir çözümler geliştirmekte her zaman zorluk yaşamıştır.

3. on-chain Vektör Veritabanının Vizyonu

Bir blok zinciri platformu, yapılandırılmış veri işleme yetenekleri ve geliştirici dostu ortamıyla öne çıkmaktadır. İlişkisel veritabanı temelini kullanarak, bu platform blok zinciri ile yapay zeka teknolojisinin derin entegrasyonunu keşfetmeye başlamıştır.

Son dönemdeki kilometre taşı, PostgreSQL veritabanında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı vektör benzerliği arama aracı PgVector'un entegrasyonunu içeren bir işlev genişletmesinin piyasaya sürülmesidir. PgVector, benzer metin veya görsellerin etkili bir şekilde sorgulanmasını destekleyerek AI tabanlı uygulamalara belirgin bir pratiklik sunmaktadır.

PgVector, geleneksel teknoloji ekosisteminde sağlam bir temele sahiptir. PgVector'ın entegrasyonu ile bu platform, vektör arama yeteneklerini Web3'e getirerek altyapısını geleneksel teknoloji yığınıyla doğrulanmış standartlarla hizalar. Bu entegrasyon, gelecekteki ana ağ yükseltmelerinde merkezi bir rol oynayacak ve AI-Blok Zinciri arasında kesintisiz bir etkileşim için temel bir adım olarak görülmektedir.

3.1 Entegre Ortam: Blok Zinciri ve AI'nın Tam Entegrasyonu

Geliştiricilerin blok zinciri ile AI'yi birleştirmekteki en büyük zorluğu karmaşıklıktır. Mevcut blok zincirleri üzerinde AI uygulamaları oluşturmak, birden fazla harici sistemle bağlantı kurmayı gerektiren karmaşık süreçler gerektirir. Örneğin, geliştiricilerin on-chain veri depolaması, harici sunucularda AI modellerini çalıştırması ve bağımsız bir vektör veritabanı oluşturması gerekir.

Bu parçalı yapı verimsizliğe yol açar. Kullanıcı sorguları zincir dışı işlenir, verilerin zincir üzerinde ve zincir dışında sürekli olarak taşınması gerekir. Bu yalnızca geliştirme süresini ve altyapı maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ciddi güvenlik açıklarına da neden olur - sistemler arası veri iletimi, siber saldırı riskini artırır ve genel şeffaflığı azaltır.

Bir platform, vektör veritabanını doğrudan Blok Zinciri'ne entegre ederek köklü bir çözüm sunmuştur. Bu platformda, tüm işlemler on-chain gerçekleştirilir: kullanıcı sorguları vektörlere dönüştürülür, doğrudan on-chain benzer verileri arar ve sonuçları döndürerek tüm süreci tek bir ortamda işler.

Basit bir benzetme ile açıklamak gerekirse: Geçmişte geliştiricilerin bileşenleri ayrı ayrı yönetmesi gerekiyordu - tıpkı yemek pişirmek için tencere, tava, mikser ve fırın satın almak gibi. Bu platform, çok işlevli bir mutfak robotu sunarak süreci basitleştiriyor ve tüm işlevleri tek bir sistemde entegre ediyor.

Bu entegre yöntem, geliştirme sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Harici hizmetler ve karmaşık bağlantı kodları olmaksızın, geliştirme süresi ve maliyetlerini azaltır. Ayrıca, tüm veriler ve işlemler on-chain olarak kaydedilir, bu da tam şeffaflık sağlar. Bu, blok zinciri ile AI'nın tam entegrasyonunun başlangıcını işaret eder.

3.2 Maliyet verimliliği: Mevcut hizmetlere kıyasla mükemmel fiyat rekabetçiliği

Yaygın bir önyargı vardır: on-chain hizmetler "rahatsız edici ve pahalıdır". Özellikle geleneksel blok zinciri modellerinde, her işlem için yakıt ücreti, tıkanıklık on-chain maliyetlerinin artması gibi yapısal kusurlar belirgindir. Maliyetlerin öngörülemezliği, işletmelerin blok zinciri çözümlerini benimsemesinin ana engeli olmuştur.

Bir platform, verimli mimari ve farklılaştırılmış iş modeli ile ağrı noktalarını çözmektedir. Geleneksel blok zincirinin yakıt ücreti modelinden farklı olarak, bu platform sunucu hesaplama birimi (SCU) kiralama sistemini tanıtmaktadır - bu, ana akım bulut hizmetlerinin fiyatlandırma yapısına benzer. Bu örnekleme modeli, tanıdık bulut hizmetleri fiyatlandırması ile uyumlu olup, blok zinciri ağlarının yaygın maliyet dalgalanmalarını ortadan kaldırmaktadır.

Özellikle, kullanıcılar platformun yerel token'ini kullanarak haftalık SCU kiralayabilirler. Her SCU belirli bir temel depolama sunar, maliyet kullanım ile doğrusal olarak artar. SCU, talebe göre esnek bir şekilde ayarlanabilir, bu da esnek ve verimli kaynak dağılımını sağlar. Bu model, ağı merkeziyetsiz tutarken, öngörülebilir kullanım fiyatlandırmasını entegre eder - maliyet şeffaflığı ve verimliliği önemli ölçüde artırır.

Bu platformun vektör veritabanı maliyet avantajını daha da güçlendiriyor. Dahili kıyaslama testlerine göre, bu veritabanının aylık işletme maliyeti benzer geleneksel vektör veritabanı çözümlerine göre %57 daha düşük.

Bu fiyat rekabetçiliği çoklu yapı verimliliğinden kaynaklanmaktadır. Platform, PgVector'ü on-chain ortama uyarlama teknolojisi optimizasyonundan faydalanmaktadır, ancak daha büyük etki, merkeziyetsiz kaynak tedarik modelinden gelmektedir. Geleneksel hizmetler, bulut altyapısı üzerinde yüksek hizmet primleri ile birleştirilirken, bu platform düğüm işletmecileri aracılığıyla doğrudan hesaplama gücü ve depolama sunarak ara katmanları ve ilgili maliyetleri azaltmaktadır.

Dağıtık yapı, hizmet güvenilirliğini de artırır. Çoklu düğümlerin paralel çalışması, ağın doğal olarak yüksek kullanılabilirliğe sahip olmasını sağlar - bireysel düğümler arızalansa bile. Bu nedenle, geleneksel SaaS modelindeki tipik yüksek maliyetli yüksek kullanılabilirlik altyapısı ve büyük destek ekipleri ihtiyacı önemli ölçüde azalır, hem işletme maliyetlerini düşürür hem de sistemin dayanıklılığını artırır.

4. Blok Zinciri ve AI Entegrasyonunun Başlangıcı

Sadece bir ay içinde piyasaya sürülmesine rağmen, bu platformun vektör veritabanı erken çekiciliğini göstermeye başladı ve birden fazla yenilikçi kullanım durumu geliştiriliyor. Benimsenmeyi hızlandırmak için platform, vektör veritabanı kullanım maliyetlerini karşılamaya yönelik finansman sağlayarak yapımcıları aktif bir şekilde destekliyor.

Bu fonlar, geliştiricilerin daha düşük riskle yeni fikirleri keşfetmelerine olanak tanıyarak deneysel eşiği düşürmektedir. Potansiyel uygulamalar, AI entegre DeFi hizmetleri, şeffaf içerik öneri sistemleri, kullanıcıya ait veri paylaşım platformları ve topluluk odaklı bilgi yönetim araçlarını kapsamaktadır.

Bir araştırma ekibinin geliştirdiği "AI Web3 Araştırma Merkezi" gibi bir örnek düşünelim. Bu sistem, platform altyapısını kullanarak araştırma içeriğini ve Web3 projelerinin on-chain verilerini vektör gömme biçimine dönüştürmekte ve AI ajanlarının akıllı hizmetler sağlaması için kullanmaktadır.

Bu AI ajanları, platformun vektör veritabanı aracılığıyla doğrudan on-chain verileri sorgulayarak yanıtları önemli ölçüde hızlandırabilir. Platformun EVM indeksleme yetenekleriyle birleştiğinde, sistem birden fazla ana akım blok zincirindeki etkinlikleri analiz edebilir. Dikkate değer olan, kullanıcı diyalog bağlamının on-chain olarak saklanmasıdır, bu da yatırımcılar gibi son kullanıcılara tamamen şeffaf öneri akışları sağlamaktadır.

Çeşitli kullanım senaryolarının artmasıyla birlikte, daha fazla veri sürekli olarak üretilmekte ve platformda depolanmaktadır - bu da "AI döngüsü" için bir temel oluşturmaktadır. Blok zinciri uygulamalarından gelen metin, görüntü ve işlem verileri, veritabanında yapılandırılmış vektör biçiminde depolanarak zengin bir AI eğitilebilir veri seti oluşturur.

Bu birikmiş veriler, AI'nın temel öğrenim materyalleri haline gelir ve performansın sürekli olarak artmasını sağlar. Örneğin, büyük bir kullanıcı işlem modelinden öğrenen AI, daha kesin özelleştirilmiş finansal öneriler sunabilir. Bu gelişmiş AI uygulamaları, kullanıcı deneyimini artırarak daha fazla kullanıcı çekmektedir; kullanıcı artışı ise daha zengin veri birikimini doğuracak ve ekosistemin sürdürülebilir gelişimi için kapalı bir döngü oluşturacaktır.

5. Gelecek Yol Haritası

Ana ağın güncellenmesinin ardından, platform üç ana alana odaklanacak:

1. Ana akım Blok Zinciri'nin EVM indeksini artırmak;

2. Daha geniş model ve kullanım durumlarını desteklemek için AI çıkarım yeteneklerini genişletin;

3. Geliştirici ekosistemini daha kullanışlı araçlar ve altyapılarla genişletmek.

5.1 EVM İndeks Yeniliği

Blok Zinciri'nin doğasında var olan karmaşıklık, uzun zamandır geliştiricilerin en büyük engeli olmuştur. Bu nedenle, platform geliştiricilere odaklanan yenilikçi bir indeksleme çözümü sunarak, on-chain veri sorgulamasını temelden basitleştirmeyi hedefliyor. Amaç net: Sorgulama verimliliğini ve esnekliğini önemli ölçüde artırarak, blok zinciri verilerinin daha kolay erişilebilir olmasını sağlamak.

Bu yöntem, Ethereum NFT ticaretinin izlenmesi konusunda önemli bir değişimi temsil etmektedir. Platform, veri desenleri ve yapıları dinamik olarak öğrenerek, katı önceden tanımlanmış sorgu yapılarını ortadan kaldırmakta ve en verimli bilgi alma yollarını tanımlamaktadır. Oyun geliştiricileri, anında on-chain eşya ticaret geçmişini analiz edebilirken, DeFi projeleri karmaşık ticaret akışlarını hızlı bir şekilde izleyebilir.

5.2 AI çıkarım yeteneği genişletme

Yukarıda belirtilen veri indeksleme ilerlemesi, platformun AI çıkarım yeteneklerini genişletmesi için bir temel oluşturuyor. Proje, test ağında ilk AI çıkarım genişletmesini başarıyla başlattı ve açık kaynaklı AI modellerini desteklemeye odaklandı. Dikkate değer bir nokta, Python istemcisinin entegrasyonda makine öğrenimi modellerinin platform ortamında entegrasyon zorluğunu büyük ölçüde azaltmasıdır.

Bu gelişim, teknik optimizasyonun ötesine geçmekte ve AI model yenilikleri ile hızlı tempolu bir stratejik uyumu yansıtmaktadır. Tedarikçi düğümlerinde giderek çeşitlenen güçlü AI modellerinin doğrudan çalıştırılmasını destekleyerek, platform dağıtık AI öğrenimi ve akıl yürütme sınırlarını aşmayı amaçlamaktadır.

5.3 Geliştirici Ekosistem Genişletme Stratejisi

Platform, vektör veri tabanı teknolojisinin tüm potansiyelini serbest bırakmak için iş birlikleri kurmakta aktif olarak çalışıyor ve AI destekli uygulama geliştirmeye odaklanıyor. Bu çabalar, ağın faydasını ve talebini artırmayı amaçlıyor.

Ekip, AI araştırma aracılığı, merkeziyetsiz öneri sistemleri, bağlam duyarlı metin arama ve anlamsal benzerlik arama gibi yüksek etki alanlarına odaklanıyor. Bu plan, geliştiricilerin gerçek kullanıcı değer uygulamaları oluşturabileceği bir platform yaratmanın ötesine geçiyor. Önceki geliştirilmiş veri indeksleme ve AI çıkarım yeteneklerinin, bu uygulama geliştirmelerin ana motoru olması bekleniyor.

6. Vizyon ve Pazar Zorlukları

Bu platformun on-chain vektör veritabanı, onu Blok Zinciri-AI entegrasyonu alanında önde gelen bir rakip haline getiriyor. Yenilikçi yaklaşımı - doğrudan on-chain entegre vektör veritabanı - diğer ekosistemlerde henüz gerçekleştirilmemiştir, vurguluyor.