深入解讀Dune AI：鏈上數據分析新工具的優勢與局限

案例 1——特定協議交易量查詢

11月初，Web3數據分析基礎設施Dune推出了Dune AI，這是一個自然語言引擎，用戶可以使用它提出問題並獲取加密數據見解，無需了解SQL語言。Odaily通過對Dune AI的測試，驗證了其可用性和可靠性。

在第一個案例中，我們詢問Dune AI過去七天的Blur協議日交易量。與Dune上最受歡迎的Blur查詢進行比對，結果顯示Dune AI給出的答案與實際數據相差接近1%。

案例 2——特定網絡交易量查詢

在第二個案例中，我們詢問Dune AI Arbitrum網絡今天執行了多少筆交易。Dune AI給出的答案與Odaily編輯的查詢基本一致，只是由於查詢執行時間不同而導致結果有稍許差異。

案例 3——帶有歧義的查詢

在第三個案例中，我們詢問Dune AI上周Uniswap的日交易總量。然而，Dune AI將查詢範圍限定在以太坊上，而事實上，Uniswap部署在多個鏈上。與DefiLlama上的Uniswap數據比對，結果顯示相差較大，例如24日至26日相差分別為6%、9%和11%。

當我們將查詢語句修改為"上一個完整周的Uniswap日交易量"時，結果仍然是過去七天的數據。這說明Dune AI在理解查詢語義、抽象理解能力等方面還存在不足。

案例 4——多條件復雜查詢

在第四個案例中，我們查詢過去一周使用Stargate在以太坊和Arbitrum之間跨鏈的每日金額。然而，Dune AI的查詢結果為空。經過Odaily的核查，發現查詢選擇了錯誤的數據集"stargate_arbitrum.ProxyOFT_evt_SendToChain"，這個數據集只有12條數據。

案例 5——模糊查詢

在第五個案例中，我們詢問Uniswap的收入和Unibot的收入。Dune AI要求進一步明確問題，而不會主動給出類似總交易量或日交易量的不同查詢。當我們進一步明確問題為"Uniswap的日收入"時，Dune AI开始查詢，但最終給出了錯誤答案，將日交易量作為Uniswap的收入進行計算。

案例 6——新概念查詢

在第六個案例中，我們詢問pols的銘刻詳情。然而，Dune AI並不能理解"銘刻"這個概念，盡管已經有人在站內寫過pols的相關查詢。

小結

Dune AI在SQL基本功方面表現扎實，只要有相應的數據，它能夠正確編寫相應的查詢。然而，它在自然語義處理能力、准確性以及抽象理解能力等方面仍存在不足。目前來看，除了對於比較簡單的問題外，Dune AI僅能作為查詢撰寫助手，答案的可靠性需要人工進行驗證。

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