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引入AI,新推出的LLM计划会成为Dune的杀手锏吗?

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近日,加密数据查询网站 Dune 宣布更新其 LLM( 大型语言模型,Large language model)路线图,首期上线 GPT-4 支持的查询解释(Query Explanations)功能,后期将会逐渐增加更多功能,比如自然语言查询(Natural Language Querying)、SQL 语句转义(Query Translations)和优化搜索等。

不同于其他数据分析网站付费查询商业化路线,Dune 在上线后始终对普通用户免费开放,因此在上轮的牛市周期沉淀了足够多的用户量,而 LLM 的加入,则有望使其沉淀的数据查询语句、看板转化为实际的杀手锏,并且引导普通用户加入创作者行列。

Dune 的数据查询鸿沟

得益于区块链数据的公开性和透明度,任何人都可直接访问区块链数据,但是原始数据(Raw Data)往往难以辨认,非专业程序员很难看懂其含义,但是其上的数据蕴藏着巨大的经济价值,因此各类数据分析工具便应运而生,为各类分析师、研究员和普通散户提供间接访问和深度分析的工具。

引入AI,新推出的LLM计划会成为Dune的杀手锏吗?

Dune 在其中最为引人注目,因为其提供了真正自由且强大的分析工具,任何人都可通过 SQL 语句进行对数据的查询、分享和展示,甚至部分项目直接选择 Dune 作为官方信息展示平台。

但是 Dune 的 SQL 查询功能,表面看是 UGC 模式,平等的赋予每一个用户权限去执行查询任务,但实际上 Dune 采纳的 SQL 模式存在两个问题,其一是门槛过高,SQL 是(结构化查询语言,Structured Query Language)的简写,比如查询 Uniswap 上以 DAI 作为交易对的数量,仅仅需要 5 行代码即可完成。但是一旦执行查询的逻辑变得复杂,其代码量可能会大幅增加,非专业程序员很难自行写出,这导致大量用户只能成为看客。

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例如,官方进行简化后的"nft.trades "查询流程,包含了近 20 万行的 SQL 语句转换、 10 万行的测试代码,并且由 55 个社区成员参与其中,单个用户无法处理如此大规模的任务。

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其二是 Dune 的V1和V2版本的之间支持的 SQL 标准并不统一,V1和V2分别使用的 Po stgreSQL 和 Spark SQL,后续计划由 Dune SQL 完成统一。

在本次升级 LLM 功能之前,Dune 已经在准备统一查询引擎,计划在今年 7 月份之后全部迁移至 Dune SQL,以保证产品逻辑的统一性。更新后的 Dune SQL 是基于开源查询引擎 Trino 的实现,Dune 对其进行优化,以适配 Dune 自身的需求,与流行的 Spark SQL 并无本质上的差异,更多是在具体函数和语法上的改进。比如 Dune SQL 提供了更多的运算符,方便快速对日期和时间进行计算,以及对管理权限进行限制,所有涉及对原始数据本身的删除、更新等操作均无法执行,以保证数据的 安全 性。

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但是 SQL 查询门槛过高的问题,依旧无法通过更改 SQL 范式得到解决,这意味着大多数用户和程序员都要去适应新的语法格式,比如说针对具体的查询语句,新用户和程序员都要去适应。而对自动化工具的需求,不仅对于普通用户具备现实意义,对不熟悉新语法的程序员也大有裨益。

实际上,在迁移 Dune SQL 路线图中,Dune 已经在尝试实验自动化工具,可以将不同的语法格式统一转化为 Dune SQL 语句,而在 GPT-4 使用 LLM 显示人机交互方面的威力后,Dune 也顺势推出自己的 LLM 计划。

LLM:解锁普通用户的参与感

Dune 的典型流程是解构链上数据,专业用户通过 SQL 执行查询,随后将看板(Dashboard)分享给有需要的用户。在这个流程中,最关键的是执行查询,而大多数用户因为缺乏代码知识而无法使用查询功能。

而在引入查询解释功能后,上述流程发生一些微调,在专业用户写的 SQL 查询界面,会出现解释页面,以自然语言的格式直观地告诉查看用户代码的具体作用,相当于给 SQL 查询添加一个解释说明的补丁,并不会改变当前的工作流程,这也是团队在吸取合并 SQL 语句时的教训,即降低对用户既有习惯的干扰,而是尽可能在现有流程优化体验。

 

在 LLM 加入后,一定程度上抹去了专业用户和普通用户的能力差异。借助 GPT-4 对代码的理解能力,可以让普通用户直观的理解查询语句的作用,而无需掌握 SQL 知识。在此功能引入前,用户只能被动的在看板页面阅读图表,而在引入查询解释功能后,普通用户也可以理解 SQL 代码是发挥作用的具体含义。

比如说 Alice 想要查询 LayerZero 交易的相关信息,那么她可以直接找到 Bob 已经制作好的 Dune 看板,可以发现 49.4% 的用户都集中在 1 次,那么 Alice 有理由推断说明这是为了潜在的经济刺激而进行的虚假交易,但是无法一锤定音,因此 Alice 决定去翻阅代码检查结论是否可靠。

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但是 Alice 发现虽然结果只有 5 行数据,但是查询代码足足有 150 行,Alice 的 SQL 水平不足以确认每个语句的正确性,而此时查询解释功能则会“翻译”代码的具体说明,如图所示,查询分成了 3 个部分:收集数据涵盖了 Arbitrum Avalanche BNB 、Ethereum、 Optimism Polygon Fantom 等多条链,并且第二部分是计算每个用户(`sender`)的交易数量。第三部是针对数量设置阈值对用户进行分类: 1 Tx', '2 ~ 5 Tx', '5 ~ 10 Tx', '10 ~ 20 Tx', 和'>= 20 Tx' 。

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那么此时 Alice 可以在不理解 Bob 写的代码含义基础上去进行分析和判断。本质上,查询解释的功能相当于给代码和人类之间进行了一次转义和翻译,那么反过来,也可以将人类语言翻译成 SQL 语句,在 LLM 加持下,得益于 Dune 攒下的海量查询语句数据,这并不难实现。

自然语言查询(Natural Language Querying)就是 Dune 后续 LLM 改进的重要方向。自然语言查询可以让用户以传达指令的方式去执行图表生成任务,这比使用 SQL 语句、拖曳生成等模式更为符合普通人的思维方式,免去对实现细节的关注。

并且,自然语言查询并不是对专业用户,如分析师群体的替代功能,而是一种补强,现存的 Dune 有将近 70 万个图表,相当一部分的分析任务是重叠和冲突的,而使用自然语言查询,也有助于系统去理解图表之间的关联,从而进一步提升整个分析工作的效率。

在 LLM 加入后,现存图表、SpellBook 和文档数据也将被重新整合,效仿 OpenAI 的聊天机器人,Dune 也会开发对话机器人,帮助用户以更简易的方式去理解和利用现存的知识体系,而不需要受到不相关信息的干扰。

比如,Alice 可以将上述查询 LayerZero 用户交易量分布的情况逆置,先用英语发出查询指令,并且交代好每一步的工作流程,随后 Dune 会帮助 Alice 写好 150 行代码,随后生成图表。

 

结语:人人都 能当 数据分析师

Dune 的目标并不是建立一个单纯的链上数据分析平台,而是希望打造一个可以使信息自由流动的数据管道,允许用户抓取、转换、管理、查询、可视化以及利用数据去采取行动。

数据流动的前提是必须进行模块化,可任意组合和配置,最终建造社区共享的数据集,而不是集中在复杂的 SQL 语句或者付费 API 之内,最终达到人人都可和数据进行交互的平权图景。

概要而言,Dune 的 LLM 计划是“翻译”和助手,目标是让普通用户读懂数据所代表的一切,不仅是最终结果的展示,而是深入到生成过程之中,最终人人都可进行链上数据分析。

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