Kuinka RAG-pohjainen DeFi-kehitys vähentää käyttäjien poistumista perehdytysvaiheessa

Tässä on kysymys, johon jokaisen DeFi-alustan on vastattava: Kuinka paljon kasvua menetät käyttöönoton aikana? Puretaanpa se osiin. 

Alustasi houkuttelee 10 000 käyttäjää kuukaudessa. Jos perehdytysprosenttisi on noin 60 %, vain 6 000 käyttäjää selviää. Tämä tarkoittaa, että 4 000 käyttäjää jättää alustan ennen kuin tekee ensimmäisen merkityksellisen toimenpiteensä.

Mietipä tätä. Jos edes murto-osa näistä käyttäjistä konvertoisi, likviditeettisi, aktiivisuutesi ja pitkän aikavälin asiakaspysyvyytesi näyttäisivät hyvin erilaisilta. Tämä ei ole vain käyttökokemusongelma. Kyseessä on selvästi näkyvissä oleva tulo- ja kasvukuilu. Ongelman ydin on yksinkertainen. DeFi-alustat ovat tehokkaita, mutta ne eivät ole itsestään selviä. Käyttäjien odotetaan ymmärtävän riskit, maksut ja toteutusvirrat välittömästi, ilman ohjausta. Useimmat eivät ymmärrä. Tässä kohtaa RAG-pohjainen DeFi-kehitys astuu kuvaan. Upottamalla reaaliaikaisen, kontekstitietoisen ohjauksen suoraan alustallesi RAG muuttaa käyttöönoton hämmennyksen tilasta konversion tilaksi. Sen sijaan, että käyttäjät pakotettaisiin hakemaan, se mahdollistaa heille kysymisen ja toiminnan samassa prosessissa.

Tässä blogissa opit, miten RAG-malli DeFi:ssä todellisuudessa toimii, miksi se vähentää käyttäjien poistumista ja miten alustat käyttävät sitä parantaakseen perehdytystä, aktivointia ja pysyvyyttä lisäämättä monimutkaisuutta. Jos rakennat DeFi-tuotetta ja olet tosissasi kasvusta, tämä ei ole valinnaista luettavaa. Tämä on muutos, joka muuttaa käyttäjät aktiivisiksi osallistujiksi.

Miksi perinteiset perehdytysratkaisut epäonnistuvat

Useimmat alustat yrittävät korjata käyttöönottoa seuraavilla tavoilla:

• Dokumentaatio
• Tooltips
• Opetusohjelmat
• Discord-tuki

Nämä ratkaisut tarjoavat arvoa erityisesti käyttäjille, jotka ovat valmiita panostamaan aikaa alustan perusteelliseen oppimiseen. Ne eivät kuitenkaan ratkaise ydinongelmaa, jonka useimmat käyttäjät kohtaavat käyttöönoton aikana. Nämä lähestymistavat ovat luonnostaan ​​passiivisia. Ne ovat olemassa välittömän käyttäjäpolun ulkopuolella ja vaativat ylimääräistä vaivaa tiedon saamiseksi ja hyödyntämiseksi. Tyypillinen kokemus on alustan työnkulun jättäminen vastausten etsimiseksi. Tämä tarkoittaa usein useiden välilehtien avaamista, pitkien dokumenttien selaamista tai vastausten odottamista yhteisökanavissa. Tämän lisäksi monimutkaisia ​​tietoja on tulkittava erikseen, mikä on haastavaa, kun kyseessä ovat taloudelliset päätökset ja virhemarginaali on suuri.

Nykyaikaiset käyttäjät odottavat erilaista kokemusta. Selkeyden tulisi olla tuotteessa itsessään, ilman keskeytyksiä tai lisäponnisteluja. Odotus on yksinkertainen: kysy kysymys ja saat vastauksen välittömästi. Ohjeistuksen tulisi tuntua kontekstisidonnaiselta, välittömältä ja helposti ymmärrettävältä, ilman että se keskeyttää vuorovaikutusta alustan kanssa. Ratkaisu ei ole lisää dokumentaatiota. Kyse on alustan itsensä tekemisestä riittävän älykkääksi vastaamaan kysymyksiin reaaliajassa käyttäjän työnkulun sisällä. Hakujen avulla lisätty generointi (RAG) tekee juuri tämän.

Mikä tekee RAG:sta erilaisen DeFi-alustan kehityksessä?

Yleiset RAG-järjestelmät työskentelevät dokumenttien kanssa. Ne hakevat staattista tietoa, kuten oppaita, käytäntöjä tai tietokannan artikkeleita, ja luovat vastauksia näiden tietojen perusteella. Tämä toimii hyvin toimialoilla, joilla tiedot eivät muutu usein. DeFi:n RAG toimii perustavanlaatuisesti erilaisessa ympäristössä. Se ei käsittele vain staattista sisältöä. Se on vuorovaikutuksessa reaaliaikaisten rahoitusjärjestelmien kanssa, joissa olosuhteet muuttuvat joka sekunti.

Se yhdistää

• Protokolladokumentaatio
• Älysopimusten tiedot
• Riskiparametrit
• Hallintopäivitykset
• Reaaliaikainen ketjudata

Tämä yhdistelmä luo järjestelmän, joka on sekä informatiivinen että tilannetietoinen. Esimerkiksi yleinen RAG-järjestelmä voi selittää, mitä likvidaatio tarkoittaa. RAG-pohjainen DeFi-ratkaisu voi selittää likvidaatioriskisi reaaliajassa positiosi, nykyisten hintojen ja protokollasääntöjen perusteella.

Tämä on keskeinen ero. Se siirtyy yleistiedosta henkilökohtaiseen, reaaliaikaiseen ohjaukseen. Se mahdollistaa myös syvemmän kontekstin, kuten:

• Käyttäjän lompakon tilan ymmärtäminen
• Protokollakohtaisten mekaniikoiden tulkinta
• Vastausten mukauttaminen markkinaolosuhteiden perusteella

Tämän seurauksena järjestelmä ei ainoastaan ​​vastaa kysymyksiin, vaan se auttaa käyttäjiä tekemään parempia päätöksiä alustan sisällä. Tämä luo siirtymän staattisesta käyttökokemuksesta interaktiiviseen älykkyyteen, jossa käyttäjien ei enää tarvitse tulkita monimutkaisuutta itse. Näin tekoälypohjaiset DeFi-kehitysalustat kehittyvät työkaluista ohjatuiksi taloudellisiksi kokemuksiksi.

”Esimerkki: Käyttäjä tallettaa 5 000 dollaria lainauspooliin. Positiossa näkyy likvidaatiohinta, mutta käyttäjä ei tiedä, mikä sen laukaisee tai kuinka kaukana se on. Perinteisessä aloitusosiossa käyttäjä poistuu alustalta etsimään riskiparametreja. RAG:ssa hän kysyy: 'Mikä on likvidaatioriskini juuri nyt?' ja saa vastauksen, joka on ankkuroitu hänen positioon: 'Olet 8 200 dollaria likvidaatiohinnan yläpuolella nykyisillä hinnoilla.' ETH:n 35 prosentin lasku laukaisi sen.”

Kuinka RAG toimii käytännössä DeFi-alustalla

Jotta todella ymmärtäisimme, miten RAG mullistaa DeFi-kokemuksen, on hyödyllistä tarkastella, mitä pinnan alla tapahtuu. Alla oleva kaavio havainnollistaa koko työnkulkua ja näyttää, kuinka käyttäjän aikomus, protokolladata, reaaliaikaiset lohkoketjusyötteet ja tekoäly yhdistyvät yhdeksi prosessiksi.

Tämä kaavio havainnollistaa seuraavaa:

1. Käyttäjäkyselyn aloittaminen

Prosessi alkaa, kun käyttäjä on vuorovaikutuksessa alustan kanssa ja kysyy kysymyksen, kuten "Mikä on likvidaatioriskini juuri nyt?". Tätä kyselyä ei käsitellä pelkkänä tekstinä. Se edustaa tarkoitusta, kontekstia ja tarvetta päätöksenteon tuelle.

2. Kyselyiden ymmärtäminen ja upottaminen

Järjestelmä muuntaa käyttäjän kyselyn semanttiseksi vektoriksi upotusmallien avulla.

Näin järjestelmä ymmärtää kysymyksen taustalla olevan merkityksen sen sijaan, että se luottaisi tarkkoihin avainsanaosumiin. Tämän seurauksena jopa monimutkaiset tai löyhästi muotoillut kyselyt voidaan tulkita tarkasti.

3. Vektoritietokannan haku

Upotettu kysely verrataan vektoritietokantaan, joka toimii alustan tietämysrunkona. Tämä tietokanta sisältää kriittisiä DeFi-kohtaisia ​​tietolähteitä, kuten

• Protokolladokumentaatio
• Älysopimusten ABI:t ja varmennettu koodi
• Tarkastusraportit
• Hallintoehdotukset ja äänestystiedot
• Tokenomiikka ja päästöaikataulut
• SDK- ja API-dokumentaatio

Tämä varmistaa, että järjestelmä hakee tietoa, joka on olennaista protokollan ja sen ekosysteemin kannalta.

4. Samankaltaisuushaku (Top-K-haku)

Suurten tietomäärien hakemisen sijaan järjestelmä hakee vain olennaisimmat tiedot käyttämällä samankaltaisuushakua. Yleensä 3–5 olennaisinta tietokokonaisuutta valitaan tarkkuuden ja tehokkuuden säilyttämiseksi. Tämä vaihe varmistaa, että tekoäly toimii korkealaatuisen ja kohdennetun kontekstin kanssa.

5. Reaaliaikaisen datan integrointi

Tässä kohtaa RAG DeFi:ssä tulee huomattavasti tehokkaammaksi kuin geneeriset toteutukset. Järjestelmä parantaa haettua tietoa reaaliaikaisilla syötteillä, kuten

• Ketjussa oleva data RPC:n tai indeksoijien kautta
• Käyttäjän lompakon tila ja aktiiviset positiot
• Nykyiset markkinahinnat ja likviditeettitilanne
• Järjestelmän kehotteet ja turvakaiteet

Tämä antaa järjestelmälle mahdollisuuden siirtyä staattisista selityksistä eteenpäin ja tarjota käyttäjän nykytilanteeseen räätälöityjä vastauksia.

6. Kontekstin kokoonpanokerros

Kaikki noudetut tiedot ja reaaliaikaiset syötteet yhdistetään jäsennellyksi kehotteeksi. Tämä vaihe varmistaa, että tekoälymalli saa täydellisen ja hyvin organisoidun kontekstin ennen vastauksen luomista. Se toimii siltana raakadatan ja merkityksellisen tulosteen välillä.

7. LLM-vastausten luominen

Tekoälymalli käsittelee kootun kontekstin ja luo vastauksen. Toisin kuin perinteisissä tekoälyjärjestelmissä, tuloste perustuu sekä haettuun tietoon että reaaliaikaiseen dataan. Tämä vähentää merkittävästi hallusinaatioita ja parantaa luotettavuutta.

8. Jälkikäsittelykerros

Ennen kuin vastaus saavuttaa käyttäjän, se kulkee lisävalidointitasojen läpi, kuten

• Hallusinaatiotarkistukset tosiasioiden paikkansapitävyyden varmistamiseksi.
• Vaatimustenmukaisuussuodattimet riskialttiiden tai harhaanjohtavien ohjeiden välttämiseksi.
• Lähdeviittausten lisääminen läpinäkyvyyden parantamiseksi.

Nämä vaiheet ovat kriittisiä talousympäristöissä, joissa tarkkuus ja luottamus ovat olennaisia.

9. Loppukäyttäjän vastaus

Käyttäjä saa vastauksen suoraan alustan käyttöliittymässä.

Tulos on

• Kontekstitietoinen
• Ajantasalla
• Helppo ymmärtää
• Linjassa käyttäjän nykyisen toiminnon kanssa

Tämä poistaa tarpeen poistua alustalta tai etsiä ulkoista tietoa.

Tämä työnkulku osoittaa, että RAG DeFi:ssä ei ole vain kysymyksiin vastaamista. Kyse on järjestelmän rakentamisesta, joka yhdistää tiedon, reaaliaikaisen datan ja tekoälypäättelyn opastaakseen käyttäjiä heidän matkansa jokaisessa vaiheessa.

Upottamalla älykkyyttä suoraan käyttöliittymään alustat voivat siirtyä staattisista työkaluista interaktiivisiin talouskokemuksiin, joissa käyttäjät tuntevat saavansa tukea, tietoa ja luottamusta päätöksiinsä.

Miksi tämä vähentää käyttäjien poistumista

Tässä todellinen vaikutus tapahtuu.

• Välitön selkeys: Käyttäjät saavat vastauksia hämmennyksen hetkellä.
• Lisääntynyt luottamus: Käyttäjät ymmärtävät, mitä he tekevät, ennen kuin toimivat.
• Nopeampi ensimmäinen toiminto: Käyttäjät suorittavat ensimmäisen tapahtumansa nopeammin.
• Pienempi riippuvuus tuesta: Monet kyselyt käsitellään automaattisesti.

Tästä syystä RAG DeFi:ssä on tulossa keskeinen kasvun vipuvarsi alustoille.

RAG:n käyttöönotto DeFi-alustallasi

RAG:n arvo on nyt selvä. Se vähentää hämmennystä, parantaa perehdytystä ja lisää käyttäjien aktivointia. Mutta todellinen kysymys kuuluu: miten toteutat tämän DeFi-alustallasi?

RAG ei ole pelkkä chatbot. Se vaatii kolme ydinkerrosta.

1. Tietoarkkitehtuuri

Protokolladatasi on oltava jäsennelty ja valmis haettavaksi.

• Dokumentaatio
• Älysopimusten tiedot
• Riskiparametrit
• Hallintopäivitykset

Tämä varmistaa, että järjestelmä hakee oikeat tiedot oikeaan aikaan.

2. Reaaliaikainen konteksti

DeFi on dynaaminen, joten järjestelmäsi on integroitava.

• Käyttäjän lompakon tila
• Ketjussa olevat positiot
• Markkinatilanne

Näin tekoäly voi tarjota kontekstitietoisia ohjeita, ei yleisiä vastauksia.

3. Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus

Koska DeFi sisältää taloudellisia päätöksiä, järjestelmän on sisällettävä

• Kaiteet taloudellisen neuvonnan välttämiseksi
• Tarkkuustarkastukset
• Lähteen läpinäkyvyys

Tiivistelmä

DeFi:llä ei ole kysyntäongelmaa. Sillä on selkeysongelma.

Käyttäjät jättävät sivuston väliin eivät siksi, että he eivät olisi kiinnostuneita, vaan siksi, etteivät he ymmärrä, mitä tehdä seuraavaksi. Tässä kohtaa RAG muuttaa peliä lisäämällä reaaliaikaista ohjausta suoraan alustallesi.

Tulos on yksinkertainen.

• Vähemmän hämmennystä
• Nopeampi käyttöönotto
• Korkeampi käyttäjien aktivointi

DeFi-tiimeille ydinajatus on selvä: Käyttäjiä ohjaavat alustat omaksutaan. Antierilla, luotettavalla DeFi-kehitysyrityksellä , autamme sinua rakentamaan RAG-pohjaisia ​​"Ask AI" -kerroksia, jotka muuttavat perehdytyksen kasvumoottoriksi. Valmiina vähentämään laskuja ja parantamaan aktivointia. Rakennetaan RAG-pohjainen DeFi-kokemuksesi.