Como o The Graph escala para se tornar uma infraestrutura Web3 impulsionada por IA

Escrito por: ChainFeeds Research

Em 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT impulsionado pelo modelo GPT-3.5, que desde então tem promovido ondas de narrativas de IA. No entanto, embora o ChatGPT possa lidar efetivamente com problemas na maioria dos casos, seu desempenho ainda pode ser limitado quando é necessário conhecimento específico de domínio ou dados em tempo real. Por exemplo, quando perguntado sobre os registros de negociação de tokens de Vitalik Buterin nos últimos 18 meses, ele não pode fornecer informações confiáveis e detalhadas. Por essa razão, a equipe de desenvolvimento central do The Graph, Semiotic Labs, combinou o software de indexação do The Graph com a OpenAI para lançar o projeto Agentc, que pode fornecer aos usuários análise de tendências do mercado de criptomoedas e serviços de consulta de dados de transações.

Ao perguntar ao Agentc sobre os registros de negociação de tokens de Vitalik Buterin nos últimos 18 meses, ele forneceu uma resposta mais detalhada. No entanto, o layout de IA do The Graph não se limita a isso. No white paper "The Graph as AI Infrastructure", foi declarado que o objetivo não é lançar uma aplicação específica, mas aproveitar ao máximo suas vantagens como um protocolo de indexação de dados descentralizado para fornecer aos desenvolvedores ferramentas para construir aplicações de IA nativas do Web3. Para apoiar esse objetivo, a Semiotic Labs também abrirá o código-fonte da base de código do Agentc, permitindo que os desenvolvedores criem dapps de IA com funções semelhantes ao Agentc, como agentes de análise de tendências do mercado de NFT e assistentes de negociação DeFi.

Roteiro de IA Descentralizada do The Graph

O The Graph foi lançado em julho de 2018 e é um protocolo descentralizado para indexação e consulta de dados de blockchain. Através deste protocolo, os desenvolvedores podem usar APIs abertas para criar e publicar índices de dados chamados subgrafos, permitindo que as aplicações recuperem dados on-chain de forma eficiente. Até agora, o The Graph tem suportado mais de 50 cadeias, hospedado mais de 75.000 projetos e processado mais de 1,26 trilhões de consultas.

O The Graph é capaz de processar uma quantidade tão grande de dados, o que é inseparável do suporte da equipe central por trás dele, incluindo Edge Node, Streamingfast, Semiotic, The Guild, GraphOps, Messari e Pinax. Entre eles, a Streamingfast fornece principalmente tecnologia de arquitetura cross-chain para fluxo de dados de blockchain, e a Semiotic AI se concentra em aplicar IA e criptografia ao The Graph. The Guild, GraphOps, Messari e Pinax se concentram em áreas como desenvolvimento GraphQL, serviços de indexação, desenvolvimento de subgrafos e soluções de fluxo de dados.

O layout de IA do The Graph não é uma ideia nova. Já em março do ano passado, o Blog do The Graph publicou um artigo delineando o potencial de usar suas capacidades de indexação de dados para aplicações de inteligência artificial. Em dezembro do ano passado, o The Graph lançou um novo roteiro chamado "New Era", planejando adicionar consultas assistidas por IA para grandes modelos de linguagem. Com o recente lançamento do white paper, seu roteiro de IA se tornou mais claro. O white paper apresenta dois serviços de IA: Inference e Agent Service, que permitem aos desenvolvedores integrar funções de IA diretamente na interface da aplicação, e todo o processo é suportado pelo The Graph.

Inference Service: Suporte para múltiplos modelos de IA de código aberto

Nos serviços de inferência tradicionais, os modelos fazem previsões sobre dados de entrada através de recursos de computação em nuvem centralizados. Por exemplo, quando você faz uma pergunta ao ChatGPT, ele inferirá e retornará a resposta. No entanto, essa abordagem centralizada não só aumenta os custos, mas também apresenta riscos de censura. O The Graph espera resolver esse problema construindo um mercado de hospedagem de modelos descentralizado, dando aos desenvolvedores de dApps mais flexibilidade na implantação e hospedagem de modelos de IA.

O The Graph dá um exemplo no white paper, mostrando como criar uma aplicação para ajudar os usuários do Farcaster a entender se suas postagens receberão muitos likes. Primeiro, use o serviço de dados de subgrafos do The Graph para indexar o número de comentários e likes nas postagens do Farcaster. Em seguida, treine uma rede neural para prever se um novo comentário no Farcaster será curtido, e implante a rede neural no serviço de inferência do The Graph. O desenvolvedor final do dApp

d pode ajudar os usuários a escrever postagens que recebam mais curtidas.

Essa abordagem permite que os desenvolvedores aproveitem facilmente a infraestrutura do The Graph, hospedem modelos pré-treinados na rede The Graph e os integrem em aplicativos por meio de interfaces de API, para que os usuários possam experimentar diretamente esses recursos ao usar dApps.

Para fornecer aos desenvolvedores mais opções e flexibilidade, o Serviço de Inferência do The Graph suporta a maioria dos modelos populares existentes. No white paper, foi escrito: "Na fase MVP, o Serviço de Inferência do The Graph suportará um conjunto de modelos de IA populares de código aberto selecionados, incluindo Stable Diffusion, Stable Video Diffusion, LLaMA, Mixtral, Grok e Whisper, etc." No futuro, qualquer modelo aberto que tenha sido suficientemente testado e operado por indexadores pode ser implantado no Serviço de Inferência do The Graph. Além disso, para reduzir a complexidade técnica da implantação de modelos de IA, o The Graph fornece uma interface amigável que simplifica todo o processo, permitindo que os desenvolvedores carreguem e gerenciem facilmente seus modelos de IA sem se preocupar com a manutenção da infraestrutura.

Para melhorar ainda mais o desempenho dos modelos em cenários de aplicação específicos, o The Graph também suporta o ajuste fino dos modelos para conjuntos de dados específicos. No entanto, deve-se notar que o ajuste fino geralmente não é realizado no The Graph. Os desenvolvedores precisam ajustar os modelos externamente e, em seguida, implantá-los usando o serviço de inferência do The Graph. Para incentivar os desenvolvedores a divulgar publicamente os modelos ajustados, o The Graph está desenvolvendo mecanismos de incentivo, como a alocação razoável de taxas de consulta entre os criadores de modelos e os indexadores que fornecem os modelos.

Em termos de verificação da execução de tarefas de inferência, o The Graph fornece uma variedade de métodos, como autoridade confiável, consenso M-de-N, provas interativas de fraude e zk-SNARKs. Cada um desses quatro métodos tem suas próprias vantagens e desvantagens. A autoridade confiável depende de entidades confiáveis; o consenso M-de-N requer verificação por vários indexadores, o que aumenta a dificuldade de fraude, mas também aumenta os custos computacionais e de coordenação; as provas interativas de fraude são mais seguras, mas não são adequadas para aplicações que exigem respostas rápidas; e os zk-SNARKs são mais complexos de implementar e não são adequados para modelos grandes.

O The Graph acredita que desenvolvedores e usuários devem ter o direito de escolher o nível apropriado de segurança com base em suas necessidades. Portanto, o The Graph planeja suportar vários métodos de verificação em seu serviço de inferência para se adaptar a diferentes necessidades de segurança e cenários de aplicação. Por exemplo, em situações que envolvem transações financeiras ou lógica de negócios importante, pode ser necessário usar métodos de verificação mais seguros, como zk-SNARKs ou consenso M-de-N. Para algumas aplicações de baixo risco ou entretenimento, você pode escolher métodos de verificação que são menos caros e mais simples de implementar, como autoridades confiáveis ou provas interativas de fraude. Além disso, o The Graph também planeja explorar tecnologias de aprimoramento de privacidade para melhorar questões de privacidade de modelos e usuários.

Serviço de Agente: Ajudando desenvolvedores a construir aplicativos autônomos impulsionados por IA

Comparado ao Serviço de Inferência, que executa principalmente modelos de IA treinados para inferência, o Serviço de Agente é mais complexo e requer vários componentes trabalhando juntos para permitir que esses agentes realizem uma série de tarefas complexas e automatizadas. A proposta de valor do Serviço de Agente do The Graph é integrar a construção, hospedagem e execução de agentes no The Graph e fornecer serviços a partir da rede de indexadores.

Especificamente, o The Graph fornecerá uma rede descentralizada para suportar a construção e hospedagem de agentes. Uma vez que o Agente é implantado na rede The Graph, o Indexador do The Graph fornecerá o suporte necessário para a execução

rt, incluindo dados de indexação, respondendo a eventos on-chain e outras solicitações interativas.

Como mencionado acima, a equipe de desenvolvimento central do The Graph, Semiotic Labs, lançou um produto experimental inicial chamado Agentc, que combina a pilha de software de indexação do The Graph e a OpenAI. Sua principal função é converter entradas de linguagem natural em consultas SQL, permitindo que os usuários consultem diretamente dados em tempo real na blockchain e apresentem os resultados das consultas de forma fácil de entender. Simplificando, o Agentc foca em fornecer aos usuários uma análise conveniente das tendências do mercado de criptomoedas e consultas de dados de transações. Todos os seus dados vêm do Uniswap V2, Uniswap V3, Uniswap X e seus forks no Ethereum, e os preços são atualizados a cada hora.

Além disso, o The Graph também afirmou que o modelo LLM usado pelo The Graph tem uma taxa de precisão de apenas 63,41%, portanto, há um problema de resposta incorreta. Para resolver esse problema, o The Graph está desenvolvendo um novo modelo de linguagem grande chamado KGLLM (Modelos de Linguagem Grande habilitados por Knowledge Graph).

O KGLLM pode reduzir significativamente a probabilidade de gerar informações falsas usando dados estruturados do grafo de conhecimento fornecido pelo Geo. Cada declaração no sistema Geo é suportada por timestamps on-chain e verificação de votação. Após integrar o grafo de conhecimento do Geo, os agentes podem ser aplicados a uma variedade de cenários, incluindo regulamentações médicas, desenvolvimentos políticos, análise de mercado, etc., melhorando assim a diversidade e a precisão dos serviços de agentes. Por exemplo, o KGLLM pode usar dados políticos para fornecer recomendações de mudanças de políticas para organizações autônomas descentralizadas (DAOs) e garantir que sejam baseadas em informações atuais e precisas.

As vantagens do KGLLM também incluem:

Uso de dados estruturados: O KGLLM usa uma base de conhecimento externa estruturada. As informações são modeladas em forma gráfica no grafo de conhecimento, tornando a relação entre os dados clara à primeira vista, de modo que consultar e entender os dados se torna mais intuitivo;
Capacidades de processamento de dados relacionais: O KGLLM é particularmente adequado para processar dados relacionais, por exemplo, pode entender a relação entre pessoas, a relação entre pessoas e eventos, etc. E usa um algoritmo de travessia de grafo para encontrar informações relevantes pulando vários nós no grafo de conhecimento (semelhante a se mover em um mapa). Dessa forma, o KGLLM pode encontrar as informações mais relevantes para responder às perguntas;
Recuperação e geração eficiente de informações: Através do algoritmo de travessia de grafo, as relações extraídas pelo KGLLM são convertidas em prompts que o modelo pode entender em linguagem natural. Através dessas instruções claras, o modelo KGLLM pode gerar respostas mais precisas e relevantes.

Perspectiva

Como o "Google do Web3", o The Graph usa suas vantagens para compensar a atual escassez de dados dos serviços de IA e simplifica o processo de desenvolvimento de projetos para desenvolvedores ao introduzir serviços de IA. Com o desenvolvimento e uso de mais aplicações de IA, espera-se que a experiência do usuário seja ainda mais aprimorada. No futuro, a equipe de desenvolvimento do The Graph continuará a explorar a possibilidade de combinar inteligência artificial com Web3. Além disso, outras equipes em seu ecossistema, como Playgrounds Analytics e DappLooker, também estão projetando soluções relacionadas a serviços de proxy.