Как разработка DeFi на основе RAG снижает отток пользователей на этапе адаптации

Вот вопрос, на который должна ответить каждая DeFi-платформа: какой прирост вы теряете на этапе привлечения новых пользователей? Давайте разберемся. 

Ваша платформа ежемесячно привлекает 10 000 пользователей. Если процент успешного завершения процесса регистрации составляет около 60%, то до конца доходят только 6,000 пользователей. Это означает, что 4,000 пользователей покидают платформу, не совершив ни одного значимого действия.

Теперь подумайте вот о чём. Если бы хотя бы часть этих пользователей совершила конверсию, ваша ликвидность, активность и долгосрочное удержание клиентов выглядели бы совсем иначе. Это не просто проблема пользовательского опыта. Это скрытый разрыв в доходах и росте. Корень проблемы прост. Платформы DeFi мощные, но они не самодостаточны. От пользователей ожидается мгновенное понимание рисков, комиссий и потоков исполнения без каких-либо подсказок. Большинство этого не понимает. Вот тут-то и пригодится разработка DeFi на основе RAG . Встраивая в вашу платформу подсказки в режиме реального времени с учётом контекста, RAG превращает процесс регистрации из источника путаницы в точку конверсии. Вместо того чтобы заставлять пользователей искать информацию, он позволяет им задавать вопросы и действовать в рамках одного и того же процесса.

В этом блоге вы узнаете, как на самом деле работает модель RAG в DeFi, почему она снижает отток пользователей и как платформы используют ее для улучшения процесса регистрации, активации и удержания без усложнения. Если вы разрабатываете продукт DeFi и серьезно настроены на рост, это не просто чтение. Это тот сдвиг, который превращает пользователей в активных участников.

Почему традиционные решения для адаптации новых сотрудников терпят неудачу

Большинство платформ пытаются улучшить процесс адаптации новых пользователей, используя следующие методы:

• Документация
• Всплывающие подсказки
• Руководства
• Поддержка Discord

Эти решения действительно полезны, особенно для пользователей, готовых потратить время на углубленное изучение платформы. Однако они не решают основную проблему, с которой сталкивается большинство пользователей во время адаптации. Эти подходы по своей сути пассивны. Они существуют вне непосредственного пользовательского пути и требуют дополнительных усилий для доступа к информации и ее усвоения. Типичный опыт включает в себя выход за пределы платформы для поиска ответов. Часто это означает открытие нескольких вкладок, изучение объемной документации или ожидание ответов в сообществах. Кроме того, сложную информацию необходимо интерпретировать самостоятельно, что становится проблемой, когда речь идет о финансовых решениях и высока вероятность ошибки.

Современные пользователи ожидают иного опыта. Ясность должна присутствовать в самом продукте, без отвлекающих факторов и дополнительных усилий. Ожидание простое: задайте вопрос и получите ответ мгновенно. Подсказки должны быть контекстными, мгновенными и простыми для понимания, не нарушая взаимодействия с платформой. Решение заключается не в увеличении объема документации, а в том, чтобы сделать саму платформу достаточно интеллектуальной, чтобы отвечать на вопросы в режиме реального времени, в рамках рабочего процесса пользователя. Генерация с использованием дополненной информации (Retrieval-augmented generation, RAG) делает именно это.

Чем отличается RAG в разработке DeFi-платформ?

Стандартные системы RAG работают с документами. Они извлекают статическую информацию, такую ​​как руководства, политики или статьи базы знаний, и генерируют ответы на основе этих данных. Это хорошо подходит для отраслей, где информация меняется нечасто. RAG в DeFi работает в принципиально иной среде. Он не просто работает со статическим контентом. Он взаимодействует с реальными финансовыми системами, где условия меняются каждую секунду.

Сочетает в себе

• Протокольная документация
• Данные смарт-контракта
• Параметры риска
• Обновления в области управления
• Данные в блокчейне в режиме реального времени

Такое сочетание создает систему, которая одновременно является информативной и учитывает ситуацию. Например, универсальная система RAG может объяснить, что означает ликвидация. Решение DeFi с поддержкой RAG может объяснить ваш риск ликвидации в режиме реального времени, основываясь на вашей позиции, текущих ценах и правилах протокола.

В этом и заключается ключевое отличие. Система переходит от общих знаний к персонализированным рекомендациям в режиме реального времени. Она также позволяет получить более глубокий контекст, например:

• Понимание состояния кошелька пользователя
• Интерпретация механизмов, специфичных для конкретного протокола.
• Адаптация ответных мер в зависимости от рыночных условий.

В результате система не просто отвечает на вопросы. Она помогает пользователям принимать более взвешенные решения внутри платформы. Это приводит к переходу от статичного пользовательского интерфейса к интерактивному интеллекту, где пользователям больше не нужно самостоятельно разбираться в сложных вопросах. Именно так платформы разработки DeFi на основе ИИ эволюционируют из инструментов в управляемые финансовые платформы.

«Пример: Пользователь вносит 5 долларов в кредитный пул. В позиции указана цена ликвидации, но он не знает, что её запускает и как далеко она находится. При традиционном процессе регистрации он покидает платформу, чтобы самостоятельно искать параметры риска. С RAG он спрашивает: «Каков мой текущий риск ликвидации?» и получает ответ, привязанный к его позиции: «Ваш капитал на 8.2 долларов выше цены ликвидации по текущим ценам». Падение ETH на 35% запустит этот процесс».

Как работает RAG на практике на платформе DeFi

Чтобы по-настоящему понять, как RAG преобразует опыт DeFi, полезно взглянуть на то, что происходит под поверхностью. Приведенная ниже диаграмма иллюстрирует полный рабочий процесс, показывая, как намерения пользователя, данные протокола, входные данные блокчейна в реальном времени и интеллектуальные функции ИИ объединяются в единый конвейер.

На этой диаграмме показано следующее:

1. Инициирование запроса пользователя

Процесс начинается с взаимодействия пользователя с платформой и запроса, например: «Каков мой текущий риск ликвидации?» Этот запрос не рассматривается как обычный текст. Он отражает намерение, контекст и потребность в поддержке принятия решений.

2. Понимание и встраивание запросов

Система преобразует запрос пользователя в семантический вектор с помощью моделей встраивания.

Это позволяет системе понимать смысл вопроса, а не полагаться на точное совпадение ключевых слов. В результате даже сложные или нечетко сформулированные запросы могут быть интерпретированы точно.

3. Извлечение данных из векторной базы данных

Встроенный запрос сопоставляется с векторной базой данных, которая служит основой знаний платформы. Эта база данных включает в себя критически важные источники данных, специфичные для DeFi, такие как:

• Протокольная документация
• ABI смарт-контрактов и верифицированный код
• Аудиторские отчеты
• Предложения по вопросам управления и данные голосования
• Токеномика и графики эмиссии
• Документация по SDK и API

Это гарантирует, что система получает информацию, имеющую отношение к протоколу и его экосистеме.

4. Поиск сходства (поиск по K лучшим результатам)

Вместо извлечения больших объемов данных система, используя поиск по сходству, отбирает только наиболее релевантные фрагменты информации. Как правило, для обеспечения точности и эффективности выбираются от 3 до 5 наиболее релевантных фрагментов данных. Этот шаг гарантирует, что ИИ работает с высококачественным, целенаправленным контекстом.

5. Интеграция данных в режиме реального времени

Именно здесь RAG в DeFi становится значительно мощнее, чем универсальные реализации. Система дополняет полученные знания данными, поступающими в реальном времени, такими как...

• Данные в блокчейне через RPC или индексаторы
• Состояние кошелька пользователя и активные позиции
• Текущие рыночные цены и условия ликвидности
• Системные подсказки и средства обеспечения безопасности

Это позволяет системе выйти за рамки статичных объяснений и предоставлять ответы, адаптированные к текущей ситуации пользователя.

6. Слой сборки контекста

Все полученные данные и входные данные в реальном времени объединяются в структурированный запрос. Этот шаг гарантирует, что модель ИИ получит полный и хорошо организованный контекст, прежде чем сгенерировать ответ. Он служит мостом между исходными данными и осмысленным результатом.

7. Генерация ответа LLM

Модель ИИ обрабатывает собранный контекст и генерирует ответ. В отличие от традиционных систем ИИ, выходные данные основаны как на полученных знаниях, так и на данных в реальном времени. Это значительно снижает вероятность ошибок и повышает надежность.

8. Слой постобработки

Прежде чем ответ достигнет пользователя, он проходит через дополнительные уровни проверки, такие как:

• Проверка на галлюцинации для обеспечения достоверности фактов.
• Фильтры соответствия позволяют избежать рискованных или вводящих в заблуждение рекомендаций.
• Внедрение ссылок на источники для повышения прозрачности.

Эти шаги имеют решающее значение в финансовой сфере, где точность и доверие играют ключевую роль.

9. Итоговый ответ пользователя

Пользователь получает ответ непосредственно в интерфейсе платформы.

На выходе

• Контекстно-зависимый
• До настоящего времени
• Легко понять
• Соответствует текущим действиям пользователя.

Это избавляет от необходимости покидать платформу или искать внешнюю информацию.

Этот рабочий процесс демонстрирует, что RAG в DeFi — это не просто ответы на вопросы. Это создание системы, которая объединяет знания, данные в реальном времени и рассуждения искусственного интеллекта, чтобы направлять пользователей на каждом этапе их пути.

Внедрение интеллектуальных функций непосредственно в интерфейс позволяет платформам перейти от статичных инструментов к интерактивным финансовым решениям, в которых пользователи чувствуют поддержку, информированность и уверенность в своих решениях.

Почему это снижает отток пользователей?

Именно здесь проявляется настоящий эффект.

• Мгновенная ясность: Пользователи получают ответы в момент возникновения затруднений.
• Повышенная уверенность: Пользователи понимают, что они делают, прежде чем предпринимать какие-либо действия.
• Более быстрое первое действие: Пользователи совершают свою первую транзакцию быстрее.
• Сниженная зависимость от поддержки: Многие запросы обрабатываются автоматически.

Именно поэтому RAG в DeFi становится ключевым рычагом роста для платформ.

Внедрение RAG на вашей DeFi-платформе

К настоящему моменту ценность RAG очевидна. Он уменьшает путаницу, улучшает процесс адаптации и повышает активность пользователей. Но главный вопрос: как это реализовать на вашей DeFi-платформе?

RAG — это не просто чат-бот. Он состоит из трех основных компонентов.

1. Архитектура знаний

Данные вашего протокола должны быть структурированы и готовы к извлечению.

• Документация
• Данные смарт-контракта
• Параметры риска
• Обновления в области управления

Это гарантирует, что система получит нужную информацию в нужное время.

2. Контекст в реальном времени

DeFi — динамичная система, поэтому она должна быть интегрирующей.

• Состояние кошелька пользователя
• Позиции в сети
• Рыночные условия

Это позволяет ИИ предоставлять контекстно-зависимые рекомендации, а не общие ответы.

3. Безопасность и соответствие

Поскольку DeFi предполагает принятие финансовых решений, система должна включать в себя

• Меры предосторожности, чтобы избежать получения финансовых консультаций.
• Проверки точности
• Прозрачность источника

Заключение

Проблема DeFi заключается не в спросе, а в ясности.

Пользователи перестают пользоваться сервисом не потому, что им неинтересно, а потому, что они не понимают, что делать дальше. Именно здесь RAG меняет правила игры, добавляя подсказки в режиме реального времени непосредственно в вашу платформу.

Результат прост.

• Меньше путаницы
• Более быстрая адаптация
• Более высокая активность пользователей

Для команд, работающих в сфере DeFi, вывод очевиден: платформы, которые направляют пользователей, обеспечат их внедрение. В Antier, надежной компании по разработке DeFi- решений , мы помогаем вам создавать слои «Ask AI» на базе RAG, которые превращают процесс адаптации в двигатель роста. Мы готовы снизить отток пользователей и повысить уровень активации. Давайте создадим ваш DeFi-проект на базе RAG!