Chromia Vektör Veritabanı: AI ve Blok Zinciri Entegrasyonu için Yeni Bir Dönem

Özet noktaları

• Chromia, PostgreSQL tabanlı zincir üstü vektör veritabanını tanıtarak, AI ile blok zincirinin pratikleşmesi için önemli bir adım atmıştır.

• Maliyet etkin bir blok zinciri entegrasyon geliştirme ortamı sunarak, Chromia AI-Web3 uygulama geliştirme barajını düşürüyor.

• Platforma, EVM indeksini, AI çıkarım yeteneklerini ve geliştirici ekosistem desteğini genişletmeyi planlıyor. Web3 alanında AI yeniliklerinin lideri olma potansiyeline sahip.

1. AI ve Blok Zinciri entegrasyonunun durumu

AI ve Blok Zinciri'nin kesişimi, sektörün dikkatini çeken bir odak noktası olmuştur. Merkezi AI sistemleri, şeffaflık, güvenilirlik ve maliyet öngörülebilirliği gibi zorluklarla karşı karşıya kalırken, bu da Blok Zinciri'nin çözüm sunabileceği alanlardır.

2024 yılı sonlarında AI ajanları pazarı hızla büyüse de, çoğu proje yalnızca iki teknolojinin yüzeysel entegrasyonunu gerçekleştirmiştir. Birçok girişim, Web3 ile derin teknoloji veya işlevsel işbirliği keşfetmek yerine, kripto paraların spekülatif ilgisiyle fon ve dikkat çekmeye bağımlıdır. Bu nedenle, birçok projenin değerlemesi zirveden büyük ölçüde düşmüştür.

Yapay Zeka ile Blok Zinciri'nin gerçek bir iş birliği gerçekleştirmekte zorlanmasının kökeni, birçok yapısal zorluktan kaynaklanmaktadır. Bunlar arasında en dikkat çekeni, zincir üzerindeki veri işleme karmaşıklığıdır; veriler hâlâ dağınık ve teknolojik dalgalanma oldukça yüksektir. Eğer veri erişimi ve kullanımı, geleneksel sistemler kadar basit olsaydı, sektör belki de çok daha belirgin sonuçlar elde etmiş olacaktı.

Bu durum, farklı alanlardan gelen iki güçlü teknolojinin ortak bir dil veya gerçek bir birleşme noktası eksikliğine benziyor. Sektörün, hem AI ile Blok Zinciri'nin avantajlarını tamamlayabilecek hem de ikisi için bir kesişim noktası olarak işlev görebilecek bir altyapıya ihtiyaç duyduğu giderek daha belirgin hale geliyor.

Bu zorluğun üstesinden gelmek, mevcut merkezi araçların güvenilirliğine eşlik eden maliyet etkin ve yüksek performanslı sistemler gerektirir. Bu bağlamda, günümüzün çoğu AI yeniliğini destekleyen vektör veritabanı teknolojisi, önemli bir güç kaynağı haline gelmektedir.

2. Vektör Veritabanının Gerekliliği

AI uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, vektör veritabanları geleneksel veritabanı sistemlerinin sınırlılıklarını aşarak öne çıkmaktadır. Bu veritabanları, metin, görüntü, ses gibi karmaşık verileri "vektör" olarak adlandırılan matematiksel temsil biçimlerine dönüştürerek depolar. Benzerliğe (kesinliğe değil) dayalı olarak veri araması yapıldığı için, vektör veritabanları geleneksel veritabanlarından daha çok AI'nın dil ve bağlam anlayış mantığına uygundur.

Geleneksel veritabanları, belirli kelimeleri içeren kitapları döndüren bir kütüphane kataloğu gibidir, oysa vektör veritabanları ilgili içerikleri sunabilir. Bu, sistemin bilgileri sayısal vektör biçiminde depolamasının ve kavramsal benzerliklere dayalı ilişkileri yakalamasının bir sonucudur.

Bir diyalog örneğiyle: "Bugün ruh halin nasıl?" diye sorulduğunda, "Gökyüzü özellikle parlak" diye yanıt verseniz bile, açık duygusal kelimeler kullanılmamış olsa da olumlu duyguyu anlayabiliriz. Vektör veritabanları benzer bir şekilde çalışır, böylece sistem potansiyel anlamları yorumlayabilir ve doğrudan kelime eşlemesine dayanmaz. Bu, insan bilişsel modellerini simüle eder ve daha doğal bir zeka etkileşimi sağlar.

Web2'de, vektör veritabanlarının değeri geniş çapta kabul görmüştür. Birçok platform büyük yatırımlar almıştır. Buna karşılık, Web3 her zaman karşılaştırılabilir çözümler geliştirmekte zorlanmıştır, bu da AI ile Blok Zinciri'nin entegrasyonunun daha çok teorik düzeyde kalmasına neden olmuştur.

3. Chromia Blok Zinciri üzerindeki vektör veritabanının vizyonu

Chromia, PostgreSQL tabanlı inşa edilmiş bir Layer1 ilişkisel Blok Zinciri olarak, yapılandırılmış veri işleme yetenekleri ve geliştirici dostu ortamıyla öne çıkmaktadır. İlişkisel veritabanı temeline dayanarak, Chromia blok zinciri ile AI teknolojisinin derin entegrasyonunu keşfetmeye başlamıştır.

Son dönemdeki kilometre taşı, PgVector (PostgreSQL veritabanında yaygın olarak kullanılan bir açık kaynaklı vektör benzerliği arama aracı) ile entegre olan "Chromia genişletmesi"nin piyasaya sürülmesidir. PgVector, benzer metin veya görüntüleri verimli bir şekilde sorgulamakta destek sağlar ve AI odaklı uygulamalar için belirgin bir kullanım kolaylığı sunar.

PgVector'ın entegrasyonu sayesinde, Chromia vektör arama yeteneklerini Web3'e getirerek altyapısını geleneksel teknoloji yığını tarafından doğrulanmış standartlarla hizalıyor. Bu entegrasyon, 2025 Mart'taki Mimir ana ağ yükseltmesinde temel bir rol oynayacak ve AI-Blok Zinciri arasında kesintisiz etkileşim için atılmış temel bir adım olarak görülüyor.

3.1 Entegre Ortam: Blok Zinciri ve AI'nin Tam Entegrasyonu

Geliştiricilerin blok zinciri ile AI'yi birleştirmedeki en büyük zorluğu karmaşıklıktır. Mevcut blok zincirleri üzerinde AI uygulamaları oluşturmak, birden fazla harici sistemle bağlantı kurmayı gerektiren karmaşık süreçler gerektirir. Örneğin, geliştiricilerin zincir üzerinde veri depolaması, harici sunucularda AI modellerini çalıştırması ve bağımsız bir vektör veritabanı oluşturması gerekir.

Bu parçalı yapı, verimsiz bir işletmeye yol açar. Kullanıcı sorguları zincir dışı işlenir, verilerin zincir üstü ve zincir altı ortamları arasında sürekli olarak taşınması gerekir. Bu sadece geliştirme süresini ve altyapı maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda ciddi güvenlik açıklarına da neden olur; sistemler arası veri iletimi, hacker saldırısı riskini artırır ve genel şeffaflığı azaltır.

Chromia, vektör veritabanını doğrudan blok zincirine entegre ederek köklü bir çözüm sunuyor. Chromia'da, tüm işlemler zincir içinde tamamlanır: kullanıcı sorguları vektörlere dönüştürülür, benzer veriler doğrudan zincir içinde aranır ve sonuçlar döndürülür, tüm süreç tek bir ortamda işlenir.

Bu entegre yöntem, geliştirme sürecini büyük ölçüde basitleştirir. Dış hizmetler ve karmaşık bağlantı kodlarına gerek kalmadan, geliştirme süresi ve maliyetlerini azaltır. Ayrıca, tüm veriler ve işlemler zincir üzerinde kaydedilir, tam şeffaflık sağlar. Bu, blok zinciri ile AI'nın tamamen entegrasyonunun başlangıcını işaret eder.

3.2 Maliyet Verimliliği: Mevcut hizmetlere kıyasla üstün fiyat rekabetçiliği

Genel olarak "zincir üstü hizmetlerin "elverişsiz ve pahalı" olduğu yönünde bir önyargı vardır. Özellikle geleneksel blok zinciri modelinde, her işlemde yakıt ücreti, tıkanıklık nedeniyle zincir üstü maliyetlerin artması gibi yapısal kusurlar belirgin hale gelir. Maliyetlerin öngörülemezliği, işletmelerin blok zinciri çözümlerini benimsemesinin en büyük engeli haline gelmiştir.

Chromia, verimli mimarisi ve farklılaştırılmış iş modeli ile sorunları çözmektedir. Geleneksel blok zincirinin yakıt ücreti modelinin aksine, Chromia, sunucu hesaplama birimi (SCU) kiralama sistemini tanıtarak, bulut hizmetlerine benzer bir fiyatlandırma yapısı sunmaktadır. Bu örnekleme modeli, tanıdık bulut hizmetleri fiyatlandırmasıyla tutarlıdır ve blok zinciri ağlarında yaygın olan maliyet dalgalanmalarını ortadan kaldırmaktadır.

Özellikle, kullanıcılar Chromia'nın yerel token'i $CHR ile SCU'ları haftalık olarak kiralayabilir. Her bir SCU, 16GB temel depolama alanı sunar ve maliyet, kullanım ile doğrusal olarak artar. SCU'lar talebe göre esnek bir şekilde ayarlanarak, kaynakların esnek ve verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlar. Bu model, ağın merkeziyetsizliğini korurken, Web2 hizmetlerinin öngörülebilir kullanım fiyatlamasını entegre ederek maliyet şeffaflığını ve verimliliğini önemli ölçüde artırır.

Chromia vektör veritabanı maliyet avantajını daha da güçlendiriyor. İç testlere göre, bu veritabanının aylık işletme maliyeti 727 ABD dolarıdır (2 SCU ve 50 GB depolamaya dayalı), benzer Web2 vektör veritabanı çözümlerinden %57 daha düşüktür.

Bu fiyat rekabetçiliği çoklu yapı verimliliğinden kaynaklanmaktadır. Chromia, PgVector'un zincir üstü ortama uyum sağlama teknolojisinden faydalanmakta, ancak daha büyük etki, merkeziyetsiz kaynak tedarik modelinden gelmektedir. Geleneksel hizmetler, altyapı üzerinde yüksek hizmet primleri eklenmişken, Chromia, düğüm işletmecileri aracılığıyla doğrudan hesaplama gücü ve depolama sunarak ara katmanları ve ilgili maliyetleri azaltmaktadır.

Dağıtık yapı, hizmet güvenilirliğini artırır. Çoklu düğümlerin paralel çalışması, ağın doğal olarak yüksek kullanılabilirliğe sahip olmasını sağlar; bireysel düğümlerin arızalanması durumunda bile. Bu nedenle, Web2 SaaS modelindeki tipik yüksek maliyetli yüksek kullanılabilirlik altyapısı ve büyük destek ekipleri ihtiyacı önemli ölçüde azalır, hem işletme maliyetlerini düşürür hem de sistemin dayanıklılığını artırır.

4. Blok Zinciri ile AI'nin birleşiminin başlangıcı

Bir ay içinde piyasaya sürülmesine rağmen, Chromia vektör veritabanı erken çekiciliğini göstermeye başladı ve birçok yenilikçi kullanım durumu geliştirilmektedir. Benimsemeyi hızlandırmak için, Chromia, vektör veritabanı kullanım maliyetlerini karşılamayı finanse ederek inşaatçıları aktif olarak desteklemektedir.

Bu fonlar, geliştiricilerin daha düşük riskle yeni fikirleri keşfetmelerini sağlamak için deneysel eşiği düşürmektedir. Potansiyel uygulamalar, AI ile entegre DeFi hizmetleri, şeffaf içerik öneri sistemleri, kullanıcıya ait veri paylaşım platformları ve topluluk odaklı bilgi yönetim araçlarını kapsamaktadır.

Varsayalım ki örnek olay "AI Web3 Araştırma Merkezi"dir. Bu sistem, araştırma içeriğini ve Web3 proje zincirindeki verileri vektör gömülerine dönüştürmek için Chromia altyapısını kullanarak AI ajanlarına akıllı hizmetler sunar.

Bu AI ajanları, doğrudan zincir üzerindeki verileri sorgulamak için Chromia vektör veritabanını kullanarak yanıtları önemli ölçüde hızlandırabilir. Chromia'nın EVM indeksleme yetenekleriyle birleştirildiğinde, sistem birden fazla zincir üzerindeki etkinlikleri analiz edebilir ve geniş bir projeyi destekleyebilir. Dikkate değer bir nokta, kullanıcı diyaloglarının bağlamının zincir üzerinde saklanmasıdır, bu da nihai kullanıcılara tamamen şeffaf bir öneri akışı sunar.

Çeşitli kullanım durımlarının artmasıyla birlikte, daha fazla veri sürekli olarak Chromia'da üretilmekte ve depolanmaktadır, bu da "AI döngüsü" için bir temel oluşturmaktadır. Blok zinciri uygulamalarından gelen metin, görüntü ve işlem verileri, yapılandırılmış vektör biçiminde Chromia veritabanında depolanmakta ve zengin bir AI eğitilebilir veri seti oluşturmaktadır.

Bu birikmiş veriler, AI'nın temel öğrenme materyalleri haline gelir ve performansın sürekli olarak artmasını sağlar. Örneğin, büyük kullanıcı işlem modellerinden öğrenen AI, daha hassas özelleştirilmiş finansal öneriler sunabilir. Bu ileri düzey AI uygulamaları, kullanıcı deneyimini artırarak daha fazla kullanıcı çekmektedir; kullanıcı artışı ise daha zengin veri birikimini doğuracak ve ekosistemin sürdürülebilir gelişimi için kapalı bir döngü oluşturacaktır.

5. Chromia'nın yol haritası

Mimir ana ağının başlatılmasının ardından, Chromia üç ana alana odaklanacak:

1. Ana akım zincirlerin EVM indeksini güçlendirin;

2. Daha geniş modeller ve kullanım durumlarını desteklemek için AI çıkarım yeteneklerini genişletin;

3. Geliştirici ekosistemini daha kullanışlı araçlar ve altyapılarla genişletmek.

5.1 EVM İndeks Yeniliği

Blok Zinciri'nin doğuştan gelen karmaşıklığı, uzun zamandır geliştiricilerin en büyük engeli olmuştur. Bu nedenle, Chromia, geliştiricileri merkezine alan yenilikçi bir indeksleme çözümü sunmuştur; bu çözüm, zincir üzerindeki veri sorgularını temelden basitleştirmeyi amaçlamaktadır. Hedef açık: Sorgulama verimliliğini ve esnekliğini büyük ölçüde artırarak, blok zinciri verilerini daha erişilebilir hale getirmek.

Bu yöntem, Ethereum NFT ticaretinin izlenmesinde önemli bir dönüşümü temsil ediyor. Chromia, dinamik öğrenme veri modeli ve yapısını kullanarak, katı ön tanımlı sorgu yapısını ortadan kaldırıyor ve en verimli bilgi alma yollarını tanımlıyor. Oyun geliştiricileri, zincir üzerindeki eşya ticaret geçmişini anında analiz edebilirken, DeFi projeleri karmaşık ticaret akışlarını hızlı bir şekilde izleyebiliyor.

5.2 AI çıkarım yeteneklerinin genişletilmesi

Yukarıda belirtilen veri indeksleme ilerlemesi, Chromia'nın AI çıkarım yeteneklerini genişletmek için bir temel oluşturmuştur. Proje, test ağında ilk AI çıkarım genişletmesini başarıyla başlattı ve açık kaynaklı AI modellerini desteklemeye odaklandı. Dikkate değer bir nokta, Python istemcisinin Chromia ortamında makine öğrenimi modellerinin entegrasyonunu önemli ölçüde kolaylaştırmasıdır.

Bu gelişim, teknik optimizasyonu aşarak AI model yenilikleriyle hızlı bir stratejik uyumun yansımasını gösteriyor. Tedarikçi düğümlerinde giderek çeşitlenen güçlü AI modellerinin doğrudan çalıştırılmasını destekleyerek, Chromia dağıtılmış AI öğrenimi ve akıl yürütme sınırlarını aşmayı hedefliyor.

5.3 Geliştirici Ekosistem Genişletme Stratejisi

Chromia, işbirlikleri kurarak vektör veri tabanı teknolojisinin tüm potansiyelini serbest bırakmaya odaklanıyor ve AI destekli uygulama geliştirmeye öncelik veriyor. Bu çabalar, ağın kullanımını ve talebini artırmayı amaçlıyor.

Şirket, AI araştırma aracılığı, merkeziyetsiz öneri sistemleri, bağlama duyarlı metin arama ve anlamsal benzerlik araması gibi yüksek etkili alanlara odaklanıyor. Bu plan, geliştiricilerin gerçek kullanıcı değerine sahip uygulamalar oluşturabileceği bir platform yaratmanın ötesine geçiyor. Önceden artırılmış veri indeksleme ve AI çıkarım yetenekleri, bu uygulama geliştirmelerinin temel motoru olma potansiyeline sahip.

6. Chromia'nın Vizyonu ve Pazar Zorlukları

Chromia'nın zincir üzerindeki vektör veritabanı, onu blok zinciri-AI entegrasyonu alanında önde gelen bir rakip haline getiriyor. Yenilikçi yaklaşımı, diğer ekosistemlerde henüz uygulanmamış olup, belirgin teknik avantajları vurguluyor.

Platformun bulut tabanlı SCU kiralama modeli, yakıt maliyeti sistemine alışkın olan geliştiriciler için de bir yenilik getirdi.