引入AI，新推出的LLM計劃會成為Dune的殺手鐧嗎？
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Dune 的數據查詢鴻溝
得益於區塊鏈數據的公開性和透明度，任何人都可直接訪問區塊鏈數據，但是原始數據（Raw Data）往往難以辨認，非專業程序員很難看懂其含義，但是其上的數據蘊藏著巨大的經濟價值，因此各類數據分析工具便應運而生，為各類分析師、研究員和普通散戶提供間接訪問和深度分析的工具。
例如，官方進行簡化後的"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，並且由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 標準並不統一，V1和V2分別使用的Po stgreSQL 和Spark SQL，後續計劃由Dune SQL 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 月份之後全部遷移至Dune SQL，以保證產品邏輯的統一性。更新後的Dune SQL 是基於開源查詢引擎Trino 的實現，Dune 對其進行優化，以適配Dune 自身的需求，與流行的Spark SQL 並無本質上的差異，更多是在具體函數和語法上的改進。比如Dune SQL 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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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，隨後將看板（Dashboard）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後，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，相當於給SQL 查詢添加一個解釋說明的補丁，並不會改變當前的工作流程，這也是團隊在吸取合併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。
在LLM 加入後，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後，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，那麼她可以直接找到Bob 已經製作好的Dune 看板，可以發現49.4% 的用戶都集中在1 次，那麼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。
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，並且第二部分是計算每個用戶（`sender`）的交易數量。第三部是針對數量設置閾值對用戶進行分類： 1 Tx', '2 ~ 5 Tx', '5 ~ 10 Tx', '10 ~ 20 Tx', 和'>= 20 Tx' 。
那麼此時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於給代碼和人類之間進行了一次轉義和翻譯，那麼反過來，也可以將人類語言翻譯成SQL 語句，在LLM 加持下，得益於Dune 攢下的海量查詢語句數據，這並不難實現。
自然語言查詢（Natural Language Querying）就是Dune 後續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。
並且，自然語言查詢並不是對專業用戶，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衝突的，而使用自然語言查詢，也有助於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 加入後，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。
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結語：人人都能當數據分析師
Dune 的目標並不是建立一個單純的鏈上數據分析平台，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採取行動。
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。
