Як розробка DeFi на базі RAG зменшує відсів користувачів під час адаптації

Ось питання, на яке має відповісти кожна DeFi-платформа: скільки зростання ви втрачаєте під час адаптації? Давайте розглянемо це детальніше. 

Ваша платформа щомісяця приваблює 10 000 користувачів. Якщо рівень успішної реєстрації становить близько 60%, то лише 6,000 користувачів проходять повз. Це означає, що 4,000 користувачів залишають сайт, не здійснивши першої значущої дії.

А тепер подумайте про це. Якби навіть частина цих користувачів конвертувала, ваша ліквідність, активність та довгострокове утримання виглядали б зовсім інакше. Це не просто проблема UX. Це розрив у доходах та зростанні, який ховається у всіх на виду. Корінь проблеми простий. DeFi-платформи потужні, але вони не є зрозумілими самі по собі. Очікується, що користувачі миттєво, без інструкцій, розумітимуть ризики, комісії та потоки виконання. Більшість цього не роблять. Саме тут і приходить на допомогу DeFi-розробка на базі RAG . Вбудовуючи вказівки в режимі реального часу з урахуванням контексту безпосередньо у вашу платформу, RAG перетворює адаптацію з точки плутанини на точку конверсії. Замість того, щоб змушувати користувачів шукати, він дозволяє їм запитувати та діяти в одному потоці.

У цьому блозі ви дізнаєтеся, як насправді працює модель RAG у DeFi, чому вона зменшує відсів користувачів, і як платформи використовують її для покращення адаптації, активації та утримання користувачів без додавання складності. Якщо ви створюєте продукт DeFi та серйозно ставитеся до зростання, це не обов'язкова література для читання. Це той зсув, який перетворює користувачів на активних учасників.

Чому традиційні рішення для адаптації клієнтів зазнають невдачі

Більшість платформ намагаються виправити адаптацію, використовуючи наступне:

• Документація
• Спливаючі підказки
• Підручники
• Підтримка Discord

Ці рішення дійсно є цінними, особливо для користувачів, які готові інвестувати час у глибоке вивчення платформи. Однак вони не вирішують основну проблему, з якою стикається більшість користувачів під час адаптації. Ці підходи за своєю суттю пасивні. Вони існують поза безпосередньою взаємодією користувача та вимагають додаткових зусиль для доступу до інформації та її використання. Типовий досвід передбачає вихід з потоку платформи для пошуку відповідей. Це часто означає відкриття кількох вкладок, навігацію по довгій документації або очікування відповідей у ​​каналах спільноти. Крім того, складну інформацію необхідно інтерпретувати незалежно, що стає складним завданням, коли йдеться про фінансові рішення, а допустима помилка є високою.

Сучасні користувачі очікують іншого досвіду. Чіткість має бути в самому продукті, без перерв чи додаткових зусиль. Очікування просте: поставте запитання та отримайте відповідь миттєво. Інструкції повинні бути контекстуальними, негайними та легкими для розуміння, без переривання взаємодії з платформою. Рішення полягає не в додатковій документації. Йдеться про те, щоб зробити саму платформу достатньо інтелектуальною, щоб відповідати на запитання в режимі реального часу, в рамках робочого процесу користувача. Генерація з доповненим пошуком (RAG) робить саме це.

Чим відрізняється RAG у розробці DeFi-платформ

Універсальні системи RAG працюють з документами. Вони отримують статичну інформацію, таку як посібники, політики чи статті бази знань, і генерують відповіді на основі цих даних. Це добре працює для галузей, де інформація не часто змінюється. RAG у DeFi працює в принципово іншому середовищі. Він має справу не лише зі статичним контентом. Він взаємодіє з живими фінансовими системами, де умови змінюються щосекунди.

Воно поєднує

• Протокольна документація
• Дані смарт-контрактів
• Параметри ризику
• Оновлення управління
• Дані в режимі реального часу в мережі

Таке поєднання створює систему, яка є одночасно інформаційно та ситуативно обізнаною. Наприклад, загальна система RAG може пояснити, що означає ліквідація. DeFi-рішення з підтримкою RAG може пояснити ваш ризик ліквідації в режимі реального часу, виходячи з вашої позиції, поточних цін та правил протоколу.

У цьому полягає ключова відмінність. Це переходить від загальних знань до персоналізованого керівництва в режимі реального часу. Це також дозволяє глибше зрозуміти контекст, наприклад:

• Розуміння стану гаманця користувача
• Інтерпретація механіки, специфічної для протоколу
• Адаптація відповідей на основі ринкових умов

В результаті, система не просто відповідає на запитання. Вона допомагає користувачам приймати кращі рішення на платформі. Це створює перехід від статичного UX до інтерактивного інтелекту, де користувачам більше не потрібно самостійно інтерпретувати складність. Саме так платформи розробки DeFi на базі штучного інтелекту еволюціонують від інструментів до керованого фінансового досвіду.

«Приклад: Користувач вносить 5 тисяч доларів у кредитний пул. Позиція показує ціну ліквідації, але користувач не знає, що її активує або наскільки вона відстань. За традиційного онбордингу користувач залишає платформу, щоб шукати параметри ризику. За допомогою RAG користувач запитує: «Який мій ризик ліквідації зараз?» і отримує відповідь, прив’язану до його позиції: «Ви на 8.2 тисячі доларів вище ліквідації за поточними цінами». Падіння ETH на 35% активуватиме це».

Як RAG працює на практиці на DeFi-платформі

Щоб по-справжньому зрозуміти, як RAG трансформує досвід DeFi, корисно поглянути на те, що відбувається «під поверхнею». Діаграма нижче ілюструє повний робочий процес, показуючи, як наміри користувача, дані протоколу, вхідні дані блокчейну в режимі реального часу та штучний інтелект об'єднуються в єдиний конвеєр.

Ця діаграма демонструє наступне:

1. Ініціювання запиту користувача

Процес починається, коли користувач взаємодіє з платформою та задає запитання, таке як «Який мій ризик ліквідації зараз?». Цей запит не обробляється як звичайний текст. Він відображає намір, контекст та потребу в підтримці прийняття рішень.

2. Розуміння та вбудовування запитів

Система перетворює запит користувача на семантичний вектор за допомогою моделей вбудовування.

Це дозволяє системі зрозуміти значення питання, а не покладатися на точні збіги ключових слів. В результаті, навіть складні або вільно сформульовані запити можуть бути інтерпретовані точно.

3. Отримання векторної бази даних

Вбудований запит зіставляється з векторною базою даних, яка слугує основою знань платформи. Ця база даних містить критично важливі джерела даних, специфічні для DeFi, такі як

• Протокольна документація
• ABI смарт-контрактів та перевірений код
• Аудиторські звіти
• Пропозиції щодо управління та дані голосування
• Токеноміка та графіки емісії
• Документація SDK та API

Це гарантує, що система отримує інформацію, що стосується протоколу та його екосистеми.

4. Пошук подібності (пошук Top-K)

Замість того, щоб витягувати великі обсяги даних, система отримує лише найрелевантнішу інформацію за допомогою пошуку за схожістю. Зазвичай для забезпечення точності та ефективності вибираються від 3 до 5 найрелевантніших фрагментів даних. Цей крок гарантує, що штучний інтелект працює з високоякісним, цілеспрямованим контекстом.

5. Інтеграція даних у реальному часі

Саме тут RAG у DeFi стає значно потужнішим, ніж типові реалізації. Система покращує отримані знання за допомогою вхідних даних у режимі реального часу, таких як

• Дані в мережі через RPC або індексатори
• Стан гаманця користувача та активні позиції
• Поточні ринкові ціни та умови ліквідності
• Системні підказки та запобіжні заходи

Це дозволяє системі вийти за рамки статичних пояснень і надавати відповіді, адаптовані до поточної ситуації користувача.

6. Рівень складання контексту

Усі отримані дані та вхідні дані в реальному часі об’єднуються в структуровану підказку. Цей крок гарантує, що модель штучного інтелекту отримає повний та добре організований контекст перед генерацією відповіді. Він діє як місток між необробленими даними та змістовним виходом.

7. Генерація відповідей LLM

Модель штучного інтелекту обробляє зібраний контекст і генерує відповідь. На відміну від традиційних систем штучного інтелекту, вихідні дані ґрунтуються як на отриманих знаннях, так і на даних реального часу. Це значно зменшує галюцинації та підвищує надійність.

8. Шар постобробки

Перш ніж відповідь дійде до користувача, вона проходить додаткові шари перевірки, такі як

• Перевірка галюцинацій для забезпечення фактичної точності.
• Фільтри відповідності, щоб уникнути ризикованих або оманливих рекомендацій.
• Вставка цитування джерел для покращення прозорості.

Ці кроки є критично важливими у фінансовому середовищі, де точність і довіра є важливими.

9. Остаточна відповідь користувача

Користувач отримує відповідь безпосередньо в інтерфейсі платформи.

Вихідний результат

• Контекстно-свідомий
• Сучасні
• Легко зрозуміти
• Узгоджено з поточною дією користувача

Це позбавляє необхідності залишати платформу або шукати зовнішню інформацію.

Цей робочий процес демонструє, що RAG у DeFi — це не просто відповіді на запитання. Йдеться про створення системи, яка поєднує знання, дані в режимі реального часу та міркування на основі штучного інтелекту, щоб супроводжувати користувачів на кожному кроці їхньої подорожі.

Вбудовуючи інтелект безпосередньо в інтерфейс, платформи можуть перейти від статичних інструментів до інтерактивного фінансового досвіду, де користувачі відчувають підтримку, інформацію та впевненість у своїх рішеннях.

Чому це зменшує відсів користувачів

Саме тут і відбувається справжній вплив.

• Миттєва ясність: Користувачі отримують відповіді в момент розгубленості.
• Підвищена впевненість: Користувачі розуміють, що вони роблять, перш ніж діяти.
• Швидша перша дія: Користувачі швидше здійснюють свою першу транзакцію.
• Зменшення залежності від підтримки: Багато запитів обробляються автоматично.

Ось чому RAG у DeFi стає ключовим важелем зростання для платформ.

Впровадження RAG на вашій DeFi платформі

Наразі цінність RAG зрозуміла. Вона зменшує плутанину, покращує адаптацію та підвищує активність користувачів. Але справжнє питання: як це реалізувати на вашій DeFi платформі?

RAG — це не просто чат-бот. Він вимагає трьох основних рівнів.

1. Архітектура знань

Дані вашого протоколу мають бути структурованими та готовими до отримання.

• Документація
• Дані смарт-контрактів
• Параметри ризику
• Оновлення управління

Це гарантує, що система отримуватиме потрібну інформацію у потрібний час.

2. Контекст реального часу

DeFi є динамічним, тому ваша система повинна інтегруватися.

• Стан гаманця користувача
• Позиції в мережі
• Кон'юнктура ринку

Це дозволяє штучному інтелекту надавати контекстно-залежні вказівки, а не загальні відповіді.

3. Безпека та відповідність

Оскільки DeFi передбачає фінансові рішення, система повинна включати

• Запобіжні заходи, щоб уникнути фінансових порад
• Перевірки точності
• Прозорість джерел

Заключні думки

У DeFi немає проблеми з попитом. У нього є проблема з чіткістю.

Користувачі кидають сайт не тому, що їм байдуже, а тому, що вони не розуміють, що робити далі. Саме тут RAG змінює правила гри, додаючи інструкції в режимі реального часу безпосередньо на вашу платформу.

Результат простий.

• Менше плутанини
• Швидша адаптація
• Вища активація користувачів

Для команд DeFi висновок очевидний: платформи, які спрямовують користувачів, будуть прийняті. В Antier, надійній компанії з розробки DeFi , ми допомагаємо вам створювати шари «Ask AI» на базі RAG, які перетворюють адаптацію на двигун зростання. Готові зменшити відсів та покращити активацію. Давайте створимо ваш DeFi-досвід на базі RAG.