近日，加密数据查询网站Dune宣布将更新其LLM(大型语言模型)路线图，在第一阶段推出GPT-4支持的查询解释，并在后期逐步增加更多功能，如自然语言查询、SQL语句的查询翻译和优化搜索。
与其他数据分析网站付费查询的商业路线不同，Dune上线后始终免费向普通用户开放，因此在上一个牛市周期中沉淀了足够多的用户。LLM的加入，有望将其沉淀的数据查询语句和看板转化为实际的杀手锏，引导普通用户加入创作者行列。
Dune的数据查询缺口得益于区块链数据的开放性和透明性。任何人都可以直接访问区块链数据，但原始数据往往很难识别，非专业程序员也很难理解其含义。而其中的数据蕴含着巨大的经济价值，于是各种数据分析工具应运而生，为各类分析师、研究人员和普通散户提供了间接获取和深入分析的工具。
其中最引人注目的是Dune，因为它提供了一个真正免费且强大的分析工具，任何人都可以通过SQL语句查询、分享和展示数据，甚至有些项目直接选择Dune作为官方的信息展示平台。
但是Dune的SQL查询功能，表面上看是UGC模式，赋予每个用户执行查询任务的同等权限。然而实际上Dune的SQL模式有两个问题。一个是门槛太高，SQL是(结构化查询语言)的简称。比如在Uniswap上查询DAI交易对的数量只需要五行代码。但是一旦执行查询的逻辑变得复杂，代码量可能会大大增加，非专业程序员很难自己编写，导致大量用户只能成为看客。
比如官方简体& # 8221；nft.trades & # 8220查询过程包含近20万行SQL语句转换和10万行测试代码，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。
其次，Dune的V1和V2版本之间支持的SQL标准并不统一。V1和V2分别使用Po stgreSQL和Spark SQL，后续计划统一使用Dune SQL。
在这次升级LLM功能之前，Dune一直在准备统一的查询引擎，计划在今年7月之后迁移到Dune SQL，以保证产品逻辑的统一。更新后的Dune SQL基于Trino，一个开源的查询引擎。Dune对其进行优化，以满足Dune自身的需求。它与流行的Spark SQL没有本质上的不同，但更多的是在特定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捷的计算日期和时间，并限制了管理权限。不能执行涉及原始数据本身的删除和更新的所有操作，以确保数据的安全性。
然而，高SQL查询阈值的问题仍然不能通过改变SQL范式来解决，这意味着大多数用户和程序员不得不适应新的语法格式，例如，新用户和程序员不得不适应特定的查询语句。对自动化工具的需求不仅对普通用户有实际意义，对不熟悉新语法的程序员也大有裨益。
事实上，在迁移Dune SQL的路线图中，Dune一直在尝试使用自动化工具进行实验，这些工具可以将不同的语法格式转换成Dune SQL语句。在GPT-4用LLM展示了人机交互的威力之后，Dune也推出了自己的LLM计划。
LLM:解锁Dune普通用户参与感的典型流程是对链上的数据进行解构。专业用户通过SQL执行查询，然后将仪表盘分享给有需要的用户。在这个过程中，最重要的是执行查询，但大多数用户由于缺乏代码知识，无法使用查询功能。
然而，在引入查询解释功能之后，上述过程经历了一些微调。在专业用户编写的SQL查询界面中，会有一个解释页面，以自然语言的格式直观地讲述查看用户代码的具体功能，相当于给SQL查询添加了一个解释补丁，不会改变当前的工作流程。这也是团队在合并SQL语句时学到的教训，即减少对用户现有习惯的干扰，但尽可能优化现有流程中的体验。
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，普通用户无需掌握SQL知识也能直观地理解查询语句的功能。在引入该功能之前，用户只能被动地阅读看板页面上的图表，而引入查询解释功能后，普通用户也能理解SQL代码的具体含义。
比如Alice想查询LayerZero交易的相关信息，那么她可以直接找到Bob做过的Dune看板，可以发现有49.4%的用户集中在一次，那么Alice有理由推断这是一个为了潜在经济刺激的虚假交易，但是不可能做出最终的决定，所以Alice决定通过代码查看一下结论是否可靠。
但是Alice发现虽然结果只有5行数据，但是查询代码却有150行，Alice的SQL水平不足以确认每条语句的正确性。此时，查询解释功能将“翻译”代码的具体描述。如图，查询分为三部分:收集的数据覆盖了Arbitrum、Avalanche、BNB、以太坊、Optimi、Polygon、Fantom等多个链条，第二部分是计算每个用户。第三部分是通过设置数量的阈值对用户进行分类:1tx & # 8217；, ‘2 ~ 5 Tx & # 8217, ‘5 ~ 10 Tx & # 8217, ’10 ~ 20 Tx & # 8217，以及& # 8217；& gt= 20 Tx & # 8217。
然后Alice可以在不理解Bob写的代码含义的情况下进行分析判断。本质上，查询解释的功能相当于代码和人类之间的一种转义和翻译，所以反过来，人类的语言也可以翻译成SQL语句，这得益于Dune保存的海量查询语句数据，并不难实现。
自然语言查询是Dune LLM改进的一个重要方向。自然语言查询允许用户通过传达指令来执行图表生成的任务，比使用SQL语句、拖拽生成等模式更符合普通人的思维模式，避免了对实现细节的关注。
而且自然语言查询对于专业用户，比如分析师来说，并不是一种替代功能，而是一种补充。Dune中有近70万张图表，有相当一部分分析任务存在重叠和冲突。使用自然语言查询也有助于系统理解图表之间的关系，从而进一步提高整个分析工作的效率。
LLM加入后，现有的图表、拼写本和文档数据也将被重新整合。效仿OpenAI的聊天机器人，Dune还将开发一个对话机器人，帮助用户以更简单的方式理解和利用现有的知识体系，而不会被无关信息所干扰。
比如Alice可以反过来查询LayerZero用户的交易量分布的上述情况，先用英文发出查询指令并解释每一步的工作流程，然后Dune会帮Alice写150行代码，然后生成图表。
结论:每个人都可以成为数据分析师。Dune的目标不是建立一个简单的在线数据分析平台，而是建立一个可以让信息自由流动的数据管道，让用户可以对数据进行抓取、转换、管理、查询、可视化和采取行动。
数据流的前提是必须模块化，任意组合配置，最终构建一个社区共享的数据集，而不是专注于复杂的SQL语句或者付费的API，最终实现人人可以与数据交互的平等图景。
总之，Dune的LLM计划是一个“翻译”，是一个助手。目标是让普通用户理解数据所代表的一切，不仅仅是最终结果的展示，还有深入的生成过程，最后每个人都可以分析链上的数据。
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