深入解读Dune AI：链上数据分析新工具的优势与局限

案例 1——特定协议交易量查询

11月初，Web3数据分析基础设施Dune推出了Dune AI，这是一个自然语言引擎，用户可以使用它提出问题并获取加密数据见解，无需了解SQL语言。Odaily通过对Dune AI的测试，验证了其可用性和可靠性。

在第一个案例中，我们询问Dune AI过去七天的Blur协议日交易量。与Dune上最受欢迎的Blur查询进行比对，结果显示Dune AI给出的答案与实际数据相差接近1%。

案例 2——特定网络交易量查询

在第二个案例中，我们询问Dune AI Arbitrum网络今天执行了多少笔交易。Dune AI给出的答案与Odaily编辑的查询基本一致，只是由于查询执行时间不同而导致结果有稍许差异。

案例 3——带有歧义的查询

在第三个案例中，我们询问Dune AI上周Uniswap的日交易总量。然而，Dune AI将查询范围限定在以太坊上，而事实上，Uniswap部署在多个链上。与DefiLlama上的Uniswap数据比对，结果显示相差较大，例如24日至26日相差分别为6%、9%和11%。

当我们将查询语句修改为"上一个完整周的Uniswap日交易量"时，结果仍然是过去七天的数据。这说明Dune AI在理解查询语义、抽象理解能力等方面还存在不足。

案例 4——多条件复杂查询

在第四个案例中，我们查询过去一周使用Stargate在以太坊和Arbitrum之间跨链的每日金额。然而，Dune AI的查询结果为空。经过Odaily的核查，发现查询选择了错误的数据集"stargate_arbitrum.ProxyOFT_evt_SendToChain"，这个数据集只有12条数据。

案例 5——模糊查询

在第五个案例中，我们询问Uniswap的收入和Unibot的收入。Dune AI要求进一步明确问题，而不会主动给出类似总交易量或日交易量的不同查询。当我们进一步明确问题为"Uniswap的日收入"时，Dune AI开始查询，但最终给出了错误答案，将日交易量作为Uniswap的收入进行计算。

案例 6——新概念查询

在第六个案例中，我们询问pols的铭刻详情。然而，Dune AI并不能理解"铭刻"这个概念，尽管已经有人在站内写过pols的相关查询。

小结

Dune AI在SQL基本功方面表现扎实，只要有相应的数据，它能够正确编写相应的查询。然而，它在自然语义处理能力、准确性以及抽象理解能力等方面仍存在不足。目前来看，除了对于比较简单的问题外，Dune AI仅能作为查询撰写助手，答案的可靠性需要人工进行验证。

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