DUN:引入AI，新推出的LLM计划会成为Dune的杀手锏吗？

近日，加密数据查询网站Dune宣布更新其LLM路线图，首期上线GPT-4支持的查询解释功能，后期将会逐渐增加更多功能，比如自然语言查询、SQL语句转义和优化搜索等。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。

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。

新公链Linera发布白皮书，引入在同一组验证器中并行操作多链的想法:12月20日消息，由前Libra员工创立的新公链Linera今日发布白皮书。白皮书介绍，Linera引入了在同一组验证器中并行操作许多链（可能数百万条）的想法“微链”。在Linera中，可扩展性是通过添加链来获得的，而不是通过增加块的大小或速率来获得的。

Linera鼓励用户运营自己的微链。当微链由单个用户操作时，Linera使用受可靠广播启发的简化的无内存池共识协议。Linera创始人兼首席执行官Mathieu Baudet是Meta前员工并曾帮助创建Libra区块链。

金色财经此前报道，Linera曾于今年6月底完成a16z领投的600万美元种子轮融资。[2022/12/20 21:56:02]

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。

上海金山区与阿里巴巴签署合作协议，将引入区块链等创新业务服务平台:10月16日，上海市金山区人民政府与阿里巴巴(中国)有限公司关于阿里巴巴金山园区项目合作协议签约仪式在上海市政府举行。据悉，阿里巴巴金山园区项目将以金山区为起点，服务全上海，辐射长三角，引入包括工业互联网、区块链等在内的创新业务服务平台，推动区域内制造业与数字技术相结合，带动上下游生态企业共同促进金山区乃至上海市产业发展。（东方网）[2020/10/16]

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PostgreSQL和SparkSQL，后续计划由DuneSQL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DuneSQL，以保证产品逻辑的统一性。更新后的DuneSQL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SparkSQL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DuneSQL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。

声音 | 民生银行董事长：基于区块链等数字科技的全面引入，在未来10年预计将为服务业加快数字化转型升级:2月4日，经济参考报刊文“合作共赢是全球经济主旋律对外开放是我国发展必由之路”。华夏新供给经济学研究院理事长、中国民生银行董事长洪崎认为，2020年我国实现国民经济持续健康发展具备好于2019年的内外部环境。2020年第一天，央行就公布全面降准0.5个百分点。央行、银保监会，还就破解中小民企融资难、融资贵提出了较系统的对策。此外，基于区块链等数字科技的全面引入，在未来10年预计将为我国农业、制造业、金融业等服务业加快数字化转型升级，实现“空中飞跃”、“云中漫步”式的超越，进而迈进高收入国家行列，提供强有力的技术支撑。[2020/2/4]

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DuneSQL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DuneSQL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

动态 | Change Healthcare与TIBCO合作计划在医疗行业引入智能合约:据unhashed消息，美国医疗保健公司Change Healthcare正与软件公司TIBCO合作，计划通过区块链技术在医疗行业引入智能合约，实现医疗和相关交易的自动化。[2018/11/6]

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。

现场 | 日本网络游戏协会法人泽紫臣：日本网络游戏协会考虑引入区块链保护游戏资产:金色财经现场报道，7月5日，在日本东京举办的TOKENSKY区块链+全球高峰论坛上，日本网络游戏协会法人泽紫臣表示，日本非常注重游戏行业，现在日本网络游戏协会在考虑打算引入区块链，但也需要关注法律层面的问题。现在游戏已实现了免费下载，但想要更充实的游戏体验需要付费。但关于积分兑换和游戏资产保护，存在着积分兑换店铺倒闭、积分不能按承诺兑换、游戏资产缺乏法律保护等风险和问题。日本网络游戏协会为了保护玩家游戏积分的权益和游戏资产，想要引入区块链，而如何符合日本法律方面还需要和金融厅具体讨论。[2018/7/5]

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。

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和Fantom等多条链，并且第二部分是计算每个用户的交易数量。第三部是针对数量设置阈值对用户进行分类：1Tx','2~5Tx','5~10Tx','10~20Tx',和'>=20Tx'。

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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