引入AI，新推出的LLM計劃會成為Dune的殺手锏嗎？_DUN

近日，加密數據查詢網站?Dune?宣布更新其?LLM路線圖，首期上線?GPT-4?支持的查詢解釋功能，后期將會逐漸增加更多功能，比如自然語言查詢、SQL?語句轉義和優化搜索等。

不同于其他數據分析網站付費查詢商業化路線，Dune?在上線后始終對普通用戶免費開放，因此在上輪的牛市周期沉淀了足夠多的用戶量，而?LLM?的加入，則有望使其沉淀的數據查詢語句、看板轉化為實際的殺手锏，并且引導普通用戶加入創作者行列。

Dune?在其中最為引人注目，因為其提供了真正自由且強大的分析工具，任何人都可通過?SQL?語句進行對數據的查詢、分享和展示，甚至部分項目直接選擇?Dune?作為官方信息展示平臺。

但是?Dune?的?SQL?查詢功能，表面看是?UGC?模式，平等的賦予每一個用戶權限去執行查詢任務，但實際上?Dune?采納的?SQL?模式存在兩個問題，其一是門檻過高，SQL?是的簡寫，比如查詢Uniswap上以?DAI?作為交易對的數量，僅僅需要?5?行代碼即可完成。但是一旦執行查詢的邏輯變得復雜，其代碼量可能會大幅增加，非專業程序員很難自行寫出，這導致大量用戶只能成為看客。

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例如，官方進行簡化后的"nft.trades"查詢流程，包含了近?20?萬行的?SQL?語句轉換、?10?萬行的測試代碼，并且由?55?個社區成員參與其中，單個用戶無法處理如此大規模的任務。

其二是?Dune?的V1和V2版本的之間支持的?SQL?標準并不統一，V1和V2分別使用的?PostgreSQL?和?SparkSQL，后續計劃由?DuneSQL?完成統一。

在本次升級?LLM?功能之前，Dune?已經在準備統一查詢引擎，計劃在今年?7?月份之后全部遷移至?DuneSQL，以保證產品邏輯的統一性。更新后的?DuneSQL?是基于開源查詢引擎?Trino?的實現，Dune?對其進行優化，以適配?Dune?自身的需求，與流行的?SparkSQL?并無本質上的差異，更多是在具體函數和語法上的改進。比如?DuneSQL?提供了更多的運算符，方便快速對日期和時間進行計算，以及對管理權限進行限制，所有涉及對原始數據本身的刪除、更新等操作均無法執行，以保證數據的安全性。

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但是?SQL?查詢門檻過高的問題，依舊無法通過更改?SQL?范式得到解決，這意味著大多數用戶和程序員都要去適應新的語法格式，比如說針對具體的查詢語句，新用戶和程序員都要去適應。而對自動化工具的需求，不僅對于普通用戶具備現實意義，對不熟悉新語法的程序員也大有裨益。

實際上，在遷移?DuneSQL?路線圖中，Dune?已經在嘗試實驗自動化工具，可以將不同的語法格式統一轉化為?DuneSQL?語句，而在?GPT-4使用?LLM?顯示人機交互方面的威力后，Dune?也順勢推出自己的?LLM?計劃。

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LLM：解鎖普通用戶的參與感

Dune?的典型流程是解構鏈上數據，專業用戶通過?SQL?執行查詢，隨后將看板分享給有需要的用戶。在這個流程中，最關鍵的是執行查詢，而大多數用戶因為缺乏代碼知識而無法使用查詢功能。

而在引入查詢解釋功能后，上述流程發生一些微調，在專業用戶寫的?SQL?查詢界面，會出現解釋頁面，以自然語言的格式直觀地告訴查看用戶代碼的具體作用，相當于給?SQL?查詢添加一個解釋說明的補丁，并不會改變當前的工作流程，這也是團隊在吸取合并?SQL?語句時的教訓，即降低對用戶既有習慣的干擾，而是盡可能在現有流程優化體驗。

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在?LLM?加入后，一定程度上抹去了專業用戶和普通用戶的能力差異。借助?GPT-4?對代碼的理解能力，可以讓普通用戶直觀的理解查詢語句的作用，而無需掌握?SQL?知識。在此功能引入前，用戶只能被動的在看板頁面閱讀圖表，而在引入查詢解釋功能后，普通用戶也可以理解?SQL?代碼是發揮作用的具體含義。

比如說?Alice?想要查詢?LayerZero?交易的相關信息，那么她可以直接找到?Bob?已經制作好的?Dune?看板，可以發現?49.4%?的用戶都集中在?1?次，那么?Alice?有理由推斷說明這是為了潛在的經濟刺激而進行的虛假交易，但是無法一錘定音，因此?Alice?決定去翻閱代碼檢查結論是否可靠。

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但是?Alice?發現雖然結果只有?5?行數據，但是查詢代碼足足有?150?行，Alice?的?SQL?水平不足以確認每個語句的正確性，而此時查詢解釋功能則會“翻譯”代碼的具體說明，如圖所示，查詢分成了?3?個部分：收集數據涵蓋了Arbitrum、Avalanche、BNB、Ethereum、Optimism、Polygon和Fantom等多條鏈，并且第二部分是計算每個用戶的交易數量。第三部是針對數量設置閾值對用戶進行分類：?1Tx','2~5Tx','5~10Tx','10~20Tx',和'>=20Tx'。

那么此時?Alice?可以在不理解?Bob?寫的代碼含義基礎上去進行分析和判斷。本質上，查詢解釋的功能相當于給代碼和人類之間進行了一次轉義和翻譯，那么反過來，也可以將人類語言翻譯成?SQL?語句，在?LLM?加持下，得益于?Dune?攢下的海量查詢語句數據，這并不難實現。

自然語言查詢就是?Dune?后續?LLM?改進的重要方向。自然語言查詢可以讓用戶以傳達指令的方式去執行圖表生成任務，這比使用?SQL?語句、拖曳生成等模式更為符合普通人的思維方式，免去對實現細節的關注。

并且，自然語言查詢并不是對專業用戶，如分析師群體的替代功能，而是一種補強，現存的?Dune?有將近?70?萬個圖表，相當一部分的分析任務是重疊和沖突的，而使用自然語言查詢，也有助于系統去理解圖表之間的關聯，從而進一步提升整個分析工作的效率。

在?LLM?加入后，現存圖表、SpellBook?和文檔數據也將被重新整合，效仿?OpenAI?的聊天機器人，Dune?也會開發對話機器人，幫助用戶以更簡易的方式去理解和利用現存的知識體系，而不需要受到不相關信息的干擾。

比如，Alice?可以將上述查詢?LayerZero?用戶交易量分布的情況逆置，先用英語發出查詢指令，并且交代好每一步的工作流程，隨后?Dune?會幫助?Alice?寫好?150?行代碼，隨后生成圖表。

結語：人人都能當數據分析師

Dune?的目標并不是建立一個單純的鏈上數據分析平臺，而是希望打造一個可以使信息自由流動的數據管道，允許用戶抓取、轉換、管理、查詢、可視化以及利用數據去采取行動。

數據流動的前提是必須進行模塊化，可任意組合和配置，最終建造社區共享的數據集，而不是集中在復雜的?SQL?語句或者付費?API?之內，最終達到人人都可和數據進行交互的平權圖景。

概要而言，Dune?的?LLM?計劃是“翻譯”和助手，目標是讓普通用戶讀懂數據所代表的一切，不僅是最終結果的展示，而是深入到生成過程之中，最終人人都可進行鏈上數據分析。

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