RAG驅動的DeFi開發如何降低使用者在註冊過程中的流失率

這是每個 DeFi 平台都需要回答的問題：在使用者成長階段，你們損失了多少成長？讓我們來詳細分析一下。 

您的平台每月吸引 10,000 名用戶。如果您的註冊完成率約為 60%，那麼只有 6,000 名用戶能夠完成註冊。這意味著有 4,000 名用戶在採取第一個有意義的操作之前就流失了。

現在想想，即使只有一小部分用戶轉化，你的流動性、活躍度和長期留存率都會截然不同。這不僅是用戶體驗問題，而是顯而易見的收入和成長缺口。問題的根源很簡單：DeFi 平台功能強大，但並不直觀易懂。使用者需要立即理解風險、費用和執行流程，而無需任何指導。但大多數用戶都做不到。而這正是RAG 驅動的 DeFi 開發發揮作用的地方。透過將即時、情境感知的指導直接嵌入到你的平台中，RAG 將使用者引導從困惑轉變為轉換。它不再強迫用戶搜索，而是讓他們能夠在同一流程中提問和操作。

在這篇部落格中，您將了解DeFi 中的RAG 模型是如何運作的，它為何能降低用戶流失率，以及平台如何利用它在不增加複雜性的前提下改進用戶引導、激活和留存。如果您正在建立 DeFi 產品並認真對待成長，那麼這篇文章不容錯過。它將引導用戶轉變為積極的參與者。

傳統入職解決方案為何失敗

大多數平台嘗試透過以下方式解決用戶註冊流程問題：

• 文档
• 工具提示
• 教程
• 不和諧支持

這些解決方案確實具有一定的價值，尤其對於那些願意投入時間深入學習平台的使用者而言。然而，它們並沒有解決大多數用戶在入門過程中面臨的核心問題。這些方法本質上是被動的，它們遊離於使用者的直接操作流程之外，需要使用者額外付出努力才能獲取和理解資訊。典型的體驗是，使用者需要離開平台流程去尋找答案。這通常意味著打開多個標籤頁、瀏覽冗長的文檔，或在社群管道中等待回應。此外，使用者還必須獨立解讀複雜的訊息，而當涉及財務決策且容錯率較高時，解讀就變得更加困難。

現代用戶期待不同的體驗。清晰明了的訊息應該直接體現在產品本身，無需任何干擾或額外操作。他們的期望很簡單：提出問題，立即獲得答案。指導訊息應該貼合情境、即時回應且易於理解，同時又不中斷使用者與平台的互動。解決方案並非增加文檔，而是讓平臺本身足夠智能，能夠在使用者的工作流程中即時解答問題。檢索增強生成（RAG）正是為此而生。

DeFi平台開發中的RAG有何不同之處

通用的紅黃綠燈系統處理的是文件。它們檢索靜態訊息，例如指南、政策或知識庫文章，並根據這些數據產生回應。這適用於資訊變化不頻繁的行業。 DeFi 中的紅黃綠燈系統運作在截然不同的環境中。它不僅處理靜態內容，還要與即時金融系統交互，而這些系統的情況每秒都在變化。

它結合了

• 協定文檔
• 智能合約數據
• 風險參數
• 治理更新
• 即時鏈上數據

這種組合打造了一個既能提供資訊又能感知情境的系統。例如，通用的 RAG 系統可以解釋清算的含義。而支援 RAG 的 DeFi 解決方案則可以根據您的持倉、當前價格和協議規則，即時解釋您的清算風險。

這就是關鍵區別。它從通用知識轉向個性化的即時指導，並且能夠提供更深的背景訊息，例如：

• 了解用戶的錢包狀態
• 解讀協議特定機制
• 根據市場狀況調整因應措施

因此，該系統不僅能回答問題，還能幫助使用者在平台內做出更明智的決策。這實現了從靜態用戶體驗到互動式智慧的轉變，用戶不再需要自行解讀複雜的資訊。這就是人工智慧驅動的去中心化金融（DeFi）開發平台如何從工具演變為引導式金融體驗的過程。

例如：用戶向借貸池存入 5 美元。該部位顯示了清算價格，但他們不知道觸發清算的條件是什麼，也不知道距離清算價格還有多遠。傳統的註冊流程會讓使用者離開平台去找風險參數。而使用 RAG，他們只需詢問“我目前的清算風險是多少？”，就能獲得與其倉位相關的答案：“按當前價格計算，您的清算價格比清算價格高出 8.2 美元。以太坊價格下跌 35% 就會觸發清算。”

RAG 在 DeFi 平台中的實際運作方式

要真正理解 RAG 如何改變 DeFi 體驗，深入了解其底層運作機制至關重要。下圖展示了完整的流程，揭示了用戶意圖、協議數據、即時區塊鏈輸入和 AI 智慧如何在單一流程中協同運作。

此圖展示了以下內容：

1. 用戶查詢發起

當用戶與平台互動並提出諸如「我目前的清算風險是多少？」之類的問題時，流程就開始了。此類查詢並非被視為純文本，而是代表了使用者的意圖、背景資訊以及對決策支援的需求。

2. 查詢理解與嵌入

該系統使用嵌入模型將使用者的查詢轉換為語義向量。

這使得系統能夠理解問題背後的含義，而不是僅僅依賴精確的關鍵字匹配。因此，即使是複雜或措詞含糊的查詢也能被準確解讀。

3. 向量資料庫檢索

嵌入式查詢會與作為平台知識庫的向量資料庫進行比對。該資料庫包含關鍵的 DeFi 特定資料來源，例如：

• 協定文檔
• 智能合約ABI和已驗證程式碼
• 審計報告
• 治理提案和投票數據
• 代幣經濟學和發行計劃
• SDK 和 API 文檔

這樣可以確保系統檢索與協議及其生態系統相關的資訊。

4. 相似性搜尋（前K個檢索）

該系統並非提取大量數據，而是利用相似性搜尋僅檢索最相關的資訊。通常情況下，系統會選擇最相關的3到5個資料區塊，以確保準確性和效率。這一步驟保證了人工智慧能夠處理高品質、聚焦的上下文資訊。

5. 即時數據集成

這正是 DeFi 中的 RAG 比通用實現方式強大得多的地方。該系統利用即時輸入（例如）來增強檢索到的知識。

• 透過 RPC 或索引器傳輸鏈上數據
• 用戶錢包狀態與活躍倉位
• 當前市場價格與流動性狀況
• 系統提示和安全防護措施

這使得系統能夠超越靜態的解釋，提供根據用戶當前情況量身定制的回應。

6. 上下文組裝層

所有檢索到的資料和即時輸入都會被整合到一個結構化的提示中。這一步驟確保人工智慧模型在產生回應之前能夠接收完整且組織良好的上下文資訊。它充當了原始數據和有意義輸出之間的橋樑。

7. LLM響應生成

此人工智慧模型處理整合後的上下文資訊並產生回應。與傳統人工智慧系統不同，其輸出是基於已檢索的知識和即時數據。這顯著減少了假象，並提高了可靠性。

8. 後處理層

在回應到達使用者之前，它會經過額外的驗證層，例如

• 進行幻覺檢查以確保事實準確性。
• 合規篩選機制，避免發布有風險或誤導性的指導意見。
• 新增來源引用以提高透明度。

在準確性和信任至關重要的金融環境中，這些步驟至關重要。

9. 最終用戶回饋

用戶直接在平台介面內收到回覆。

輸出是

• 情境感知
• 最新
• 容易理解
• 與使用者目前操作保持一致

這樣就無需離開平台或搜尋外部資訊。

這個工作流程表明，DeFi 中的 RAG 不僅僅是回答問題，而是建立一個結合知識、即時數據和 AI 推理的系統，在使用者旅程的每一步都為其提供指導。

透過將智慧直接嵌入介面，平台可以從靜態工具轉變為互動式金融體驗，讓使用者感到被支持、被告知資訊並對自己的決策充滿信心。

為什麼這能減少用戶流失

這才是真正產生影響力的地方。

• 瞬間清晰： 用戶在感到困惑時能夠立即獲得解答。
• 增加信心： 用戶在採取行動之前會了解自己在做什麼。
• 更快的首次行動： 用戶完成首筆交易的速度更快。
• 降低對技術支援的依賴： 許多查詢都是自動處理的。

這就是為什麼在 DeFi 領域，RAG 正在成為平台的關鍵成長槓桿。

在您的 DeFi 平台中實施 RAG

現在，RAG 的價值顯而易見。它可以減少用戶困惑，改善用戶引導流程，並提高用戶激活率。但真正的問題是：如何在你的 DeFi 平台中實現這一點？

RAG 不僅僅是一個聊天機器人，它由三個核心層組成。

1. 知識架構

您的協定資料必須結構化且可供檢索。

• 文档
• 智能合約數據
• 風險參數
• 治理更新

這樣可以確保系統在正確的時間提取正確的資訊。

2. 即時情境

DeFi 是動態的，因此您的系統必須與之整合。

• 用戶錢包狀態
• 鏈上位置
• 市場狀況

這使得人工智慧能夠提供具有上下文感知能力的指導，而不是通用答案。

3. 安全與合規

由於 DeFi 涉及財務決策，因此該系統必須包含

• 避免財務建議的防護措施
• 準確性檢查
• 資訊來源透明度

最後的思考

DeFi 不存在需求問題，而是有清晰度問題。

用戶流失並非因為他們不感興趣，而是因為他們不明白下一步該做什麼。 RAG 的優點在於，它將即時指導直接整合到您的平台中，從而徹底改變這一現狀。

結果很簡單。

• 減少混亂
• 更快的入職
• 用戶激活率更高

對 DeFi 團隊而言，關鍵在於：能夠引導使用者的平台才能贏得使用者採納。 Antier 是一家值得信賴的DeFi 開發公司，我們協助您建立基於 RAG 的「Ask AI」層，將用戶引導轉化為成長引擎，有效降低用戶流失率並提升用戶激活率。讓我們攜手打造您的 RAG 賦能的 DeFi 體驗。