使用 Amazon Bedrock 分析区块链数据

文章重点

在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Amazon Bedrock 和 AWS 公共区块链数据集，通过自然语言查询来分析区块链数据。这种方法使得即便不具备 SQL 论证知识的用户也能轻松地获取有价值的见解。我们将讨论 Amazon Bedrock 的优势、解决方案的架构，并提供实例提示和有趣的发现。

区块链网络包含许多有价值的数据，但这些数据的复杂性使得访问和分析变得困难。借助富有创意的 AI 技术，我们现今能够更轻松地对这些数据进行查询和分析。即使对于不熟悉 SQL 的用户，这种新技术也大大降低了门槛。

在公开的区块链网络例如比特币和以太坊中，任何人都可以访问数据。这些数据含有大量宝贵的见解，能够帮助企业做出业务决策、制定投资策略并发现新兴趋势。然而，获取并理解这些信息在以往往需要技术性强的背景，因为数据通常以字节的形式存储，而并非人类可读的格式。

Amazon Bedrock 的优势

随著大型语言模型LLMs和生成 AI 的进步，与数据互动的方式变得更加自然和直观。这些模型能够理解和生成人类语言，使自然语言理解和生成成为可能。

Amazon Bedrock 是一种完全托管的服务，使客户能够轻松构建生成 AI 应用程序，并提供多种基础模型FMs及检索增强生成RAG工作流的知识库。用户可以在不需要处理底层基础设施与训练复杂性情况下，实验、定制和部署这些基础模型。

解决方案概述

本解决方案以 AWS Cloud Development KitCDK自动部署为基础，可通过相应的 GitHub 仓库 获得。该解决方案的核心是使用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude 3 Haiku 模型构建的代理，该模型能根据特定指令集理解用户请求并采取相应行动。用户所询问的自然语言请求会被代理解析为结构化的 SQL 查询，进而执行，降低了数据访问的门槛，使得更广泛的用户能够轻松访问区块链数据。

以下几个步骤展示了查询区块链数据的简化流程：

解决方案的 AWS CDK 应用同时会部署 AWS Glue 表和分区定义在 AWS Glue 数据目录中。这些表提供逻辑抽象层，使 Athena 能够高效查询和分析存储在 Amazon S3 中的区块链数据。

主要观察

在开发这个解决方案的过程中，我们进一步发现了自然语言查询区块链数据带来的几个优势：

代理可以自动将比特币区块中的十六进制值转换为可读文本。基础模型具备对常见以太坊智能合约地址的内部识别能力，能够正确地构建查询。有效的错误处理机制能够帮助代理从各种问题中恢复，提升整体的稳定性和可靠性。

扩展解决方案

虽然本文所述的解决方案展示了自然语言查询公共区块链数据集的能力，但可以进一步扩展以集成其他数据源，例如 Amazon Managed Blockchain (AMB) Query 和 The Graph。

透过各种数据提供者的集成，该解决方案能为用户提供更全面、具成本效益的跨链数据分析方式。考虑到可能的提示注入攻击风险，记得应用相应的安全措施以保障系统的安全和可靠性。

结论

在这篇文章中，我们演示了如何使用 Amazon Bedrock 中的代理来启用对 AWS 公共区块链数据集的自然语言查询，使得无需深入的技术专业知识的用户也能从区块链数据中获取洞察。未来，您可以尝试部署 GitHub 仓库，并在评论区反馈您的问题和建议。