ਇਕਾਈਆਂ
1. ਬਲਾਕਚੈਨ ਅਤੇ ਵੈਬ3 ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕਤਾ 2. ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟ ਰਾਈਟਿੰਗ ਸਪੋਰਟ: ਸਾਲਿਡਿਟੀ/ਵਾਈਪਰ ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ 3. ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟ ਆਡਿਟ ਸਮਰਥਨ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਖੋਜ 4. ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਸਕੈਨਿੰਗ: ਆਮ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 5. ਆਨ-ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਬਲਾਕ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਾਲਿਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਬਣਾਉਣਾ 6. DeFi ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਤਰਲਤਾ, MEV ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਹਮਲੇ 7. ਟੋਕਨੌਮਿਕ ਮਾਡਲਿੰਗ: ਸਪਲਾਈ, ਵੰਡ, ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ 8. ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਲਿਖਤ: ਵ੍ਹਾਈਟਪੇਪਰ, ਨੈਟਸਪੇਕ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਾਈਡ 9. ਧੋਖਾਧੜੀ, ਰਗ-ਪੁੱਲ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਖੋਜ: ਆਨ-ਚੇਨ ਲਾਲ ਝੰਡੇ 10. ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਆਡਿਟ, ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ 11. ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ, ਗਵਰਨੈਂਸ, ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਥਿਕਸ
ਯੂਨਿਟ 5 / 11

ਆਨ-ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਬਲਾਕ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਾਲਿਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਬਣਾਉਣਾ

ਲਾਭ:

  • ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਯੋਗਦਾਨ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਮੁਫਤ ਵਿਆਖਿਆ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਹੈ ਅਤੇ ਬਲਾਕ ਐਕਸਪਲੋਰਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
  • ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਖਿੱਚਣ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਲਾਈਵ ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜਾਅਲੀ ਹੈਸ਼/ਪਤੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
  • ਸਮਝੋ ਕਿ ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਰਾਦਾ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਡੀ-ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ

ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਤਾਕਤ ਇਸਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਹੈ: ਹਰ ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਹਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਹਰ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਨ-ਚੇਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ—ਆਨ-ਚੇਨ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ, ਪਤੇ, ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ—ਇਸ ਜਨਤਕ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਾਲਿਟ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ, ਪੈਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਾਂਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ — ਨਾਜ਼ੁਕ ਤੌਰ 'ਤੇ — ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਆਨ-ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਣਤਰ

ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਪੱਧਰੀ ਹੈ:

  • ਬਲਾਕ: ਇੱਕ ਟਾਈਮ-ਸਟੈਂਪਡ ਯੂਨਿਟ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
  • ਲੈਣ-ਦੇਣ (tx): ਇੱਕ ਪਤੇ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਪਤੇ ਤੱਕ ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਕਾਲ; ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਹੈਸ਼ ਨਾਲ ਪਛਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.
  • ਪਤਾ/ਵਾਲਿਟ: ਉਹ ਪਛਾਣ ਜਿੱਥੇ ਫੰਡ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
  • ਇਵੈਂਟ (ਇਵੈਂਟ/ਲੌਗ): ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਕਾਰਡ ਜੋ ਕਿ ਕੀ ਵਾਪਰਿਆ ਹੈ।
  • ਟੋਕਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ: ERC-20/ERC-721 ਵਰਗੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਹੱਥ ਬਦਲਣਾ।

ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ, ਬਲਾਕ ਐਕਸਪਲੋਰਰ (ਇੱਕ ਸਾਈਟ ਜੋ ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਥਰਸਕੈਨ) ਜਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਊਨ, ਦ ਗ੍ਰਾਫ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ "ਜਾਣਦਾ" ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਨੂੰ "ਉਸ ਵਾਲਿਟ ਦੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣ" ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਬੇਕਾਰ ਅਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ — AI ਲਾਈਵ ਚੇਨ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਅਲੀ ਹੈਸ਼/ਪਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ: ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ AI ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, AI ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਜਾਂ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ.

ਆਨ-ਚੇਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ AI ਦੀਆਂ ਦੋ ਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ

1. ਸਵਾਲ ਲਿਖਣਾ। ਡਿਊਨ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ SQL-ਵਰਗੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ: "ਉਹ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖੋ ਜੋ ਪਿਛਲੇ 30 ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ।" ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਵੇਖੋ — ਭਰਮ ਦਾ ਜੋਖਮ ਘੱਟ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਨਤੀਜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਆਈ ਨਹੀਂ।

2. ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ। ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ, "ਇਹ ਪੈਸੇ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਪੈਟਰਨ ਹੈ?" ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛੋ। ਇੱਥੇ ਮਨੋ-ਭਰਮਾਂ ਦਾ ਖਤਰਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ; ਹਰ ਟਿੱਪਣੀ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦਾ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਵੱਖਰਾ ਹੈ: ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖਣਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ (ਨਤੀਜਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ), ਮੁਫਤ ਵਿਆਖਿਆ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਹੈ (ਏਆਈ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ)।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਾਲਿਟ ਦੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ: 0x1234...

AI ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਉਸਨੂੰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਧੱਕਦਾ ਹੈ।

Powerful prompt (for query):

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਆਨ-ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। Dune ਲਈ ਇੱਕ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖੋ: ਪਿਛਲੇ 30 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ [ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ERC-20 ਟੋਕਨ] ਕੰਟਰੈਕਟ ਦੀ ਡੇਲੀ ਵਿਲੱਖਣ ਭੇਜਣ ਵਾਲੇ ਪਤੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਵਾਲੀਅਮ ਵਾਪਸ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਨਾਮ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਲਿਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਾਂ। ਡਾਟਾ ਫਿਟਿੰਗ; ਬਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਲਈ):

ਹੇਠਾਂ ACTUAL Dune ਨਤੀਜਾ ਹੈ (ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੂਟ ਕੀਤਾ)। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ: ਵਾਲੀਅਮ ਵਾਧਾ/ਘਟਨਾ, ਅਸਾਧਾਰਨ ਛਾਲ, ਇਕਾਗਰਤਾ। ਹਰੇਕ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕਤਾਰ/ਨੰਬਰ ਨਾਲ ਦਿਖਾਓ। ਕੋਈ ਵੀ ਨੰਬਰ ਨਾ ਜੋੜੋ ਜੋ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਕਾਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਾ ਕਰੋ; ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ "ਕਲਪਨਾ" ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪੀੜ੍ਹੀ:

Dune/SQL ਲਈ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਲਿਖੋ: [ਮੈਟ੍ਰਿਕ] ਲਈ [ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ/ਪਤੇ] ਉੱਤੇ [ਸਮਾਂ ਮਿਆਦ]। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਟੇਬਲ ਅਤੇ JOIN ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਮੈਂ ਚਲਾਵਾਂਗਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਾਂਗਾ; ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣਾ.

2) ਪੈਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਟਰੈਕਿੰਗ ਰੂਪਰੇਖਾ:

ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਰਿਕਾਰਡਾਂ (ਪਤਾ, ਰਕਮ, ਸਮਾਂ) ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਵਹਾਅ ਬਿਰਤਾਂਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ: ਫੰਡ ਕਿੱਥੇ ਗਏ, ਕੀ ਇਕਾਗਰਤਾ ਹੈ? ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਪਤਾ ਜਾਅਲੀ.

3) ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਆਖਿਆ:

ਹੇਠਾਂ ਅਸਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਾਰਣੀ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਵਾਲੀਅਮ, ਔਸਤ ਪ੍ਰਤੀ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨਾਂ (ਕਲਪਨਾ) ਨੂੰ ਰਾਜ ਕਰੋ। ਉਹ ਡੇਟਾ ਜੋੜਨਾ ਜੋ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਨਿਸ਼ਚਤ ਕਾਰਨ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ.

4) ਅਸੰਗਤ ਚਿੰਨ੍ਹ:

ਬੇਸਲਾਈਨ: ਇਹ ਪਤਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ~[N] ਲੈਣ-ਦੇਣ, ~[X] ਵਾਲੀਅਮ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਰਿਕਾਰਡ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਵਾਪਰਿਆ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਧਾਰਲਾਈਨ ਤੋਂ ਭਟਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੀ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ; ਹਰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਦਿਖਾਓ। ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ "ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਨਾਲ ਸਮਾਪਤ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ (ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ)

ਕੇਸ 1 — ਪੁੱਛਗਿੱਛ 1 ਨੇ ਦਿਨ ਨੂੰ 20 ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ 90-ਦਿਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕੱਢਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਉਸ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੁਨ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ; 20 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ। ਨੰਬਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਆਏ ਸਨ। ਪਾਠ: ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖਣਾ AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਨਕਲੀ ਹੈਸ਼ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੇ AI ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ "ਉਸ ਵ੍ਹੇਲ ਵਾਲਿਟ ਦੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ." AI ਨੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ; ਪਰ ਜਦੋਂ ਈਥਰਸਕੈਨ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਤਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਹੈਸ਼ ਫੈਬਰੀਕੇਸ਼ਨ ਸਨ ਜੋ ਬਿਲਕੁਲ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਸਬਕ: ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਇਕਾਗਰਤਾ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੇ ਅਸਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਸੀ। YZ ਨੇ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੰਡ ਕੁਝ ਪਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੇ ਬਲਾਕ ਐਕਸਪਲੋਰਰ 'ਤੇ ਪਤੇ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਪਤੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ - ਪੈਟਰਨ ਅਸਲ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੰਡ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਸੀ। ਸਬਕ: ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਮਤੀ ਹੈ; ਪਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਹੈ.

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਨ-ਚੇਨ ਡੇਟਾ "ਖੁਲਾ" ਹੈ, ਇਸਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ:

  • ਡੀ-ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਅਸਲ ਵਿਅਕਤੀਆਂ (ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੀਕ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ) ਪਤਿਆਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰਨਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
  • ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ/ਨਿਸ਼ਾਨਾ: ਬਟੂਏ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਮਾਲਕ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਨੈਤਿਕ ਹੈ।
  • ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ: "ਉਹ ਵ੍ਹੇਲ ਖਰੀਦ ਰਹੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਵਰਗੇ ਅਨੁਮਾਨ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ।
  • ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਘਾਟ: ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਇਰਾਦਾ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ; ਤਬਾਦਲਾ ਅਪਰਾਧ ਜਾਂ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਆਖਿਆ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ।
ਨੁਕਤਾ: ਹਰ ਆਨ-ਚੇਨ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ "ਡੇਟਾ X ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ" ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਪੋ, ਨਾ ਕਿ "ਵਿਅਕਤੀ Y ਕਰਦਾ ਹੈ"। ਚੇਨ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਰਾਦਾ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

  • AI ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨਾ। ਜਾਅਲੀ ਹੈਸ਼/ਪਤਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ। ਬਲਾਕ ਐਕਸਪਲੋਰਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
  • ਕਾਰਣ ਲਈ ਗਲਤ ਸੰਬੰਧ. ਚੇਨ ਪੈਟਰਨ ਇਰਾਦਾ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
  • ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਪਤੇ। ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦਾ ਜੋਖਮ।
  • ਆਨ-ਚੇਨ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਇਹ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਸ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ। ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਦੂਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

  • ਆਨ-ਚੇਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਓਪਨ ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
  • AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਯੋਗਦਾਨ ਸਵਾਲ ਲਿਖਣਾ ਹੈ; ਨਤੀਜਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਭਰਮ ਦਾ ਜੋਖਮ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
  • ਮੁਫਤ ਵਿਆਖਿਆ ਜੋਖਮ ਭਰੀ ਹੈ; ਬਲਾਕ ਐਕਸਪਲੋਰਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
  • ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਦਿੱਖ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਰਾਦਾ ਨਹੀਂ; ਬਹੁਤੀ ਵਿਆਖਿਆ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
  • ਡੀ-ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕੇਵਲ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਜਾਂ ਟੋਕਨ ਚੁਣੋ। AI ਨੂੰ "ਕਵੇਰੀ ਜਨਰੇਸ਼ਨ" ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਿਖੋ ਜੋ ਪਿਛਲੇ 30 ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਉਸ ਟੋਕਨ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਡਿਊਨ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ)। ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਚਲਾਓ। ਫਿਰ AI ਨੂੰ "ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਆਖਿਆ" ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਿਰੋਧੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

  • [ ] ਮੈਂ AI ਤੋਂ ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੰਗ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ; ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਖਿੱਚਿਆ.
  • [ ] ਮੈਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਚਲਾਈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ।
  • ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਕਤਾਰ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
  • [ ] ਮੈਂ ਕਾਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।
  • [ ] ਮੈਂ ਬਿਨਾਂ ਅਧਿਕਾਰ ਦੇ ਪਤਾ-ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ।
  • ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨੂੰ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
  • [ ] ਮੈਂ ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।