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TokenGPT区块链研究AI助手

TokenGPT 是一个基于ChatGPT、RAG等AI能力开发的聊天机器人，旨在协助区块链方面的研究和开发。

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TokenGPT 是一个AI聊天机器人，旨在协助区块链研究和开发。它利用 ChatGPT API、检索增强生成 (RAG) 和函数调用功能，为去中心化经济体提供全面的见解和分析。点击这里查看TokenGPT的演示视频。

TokenGPT 是一个使用 ChatGPT API 构建的自定义聊天机器人：

TokenGPT 利用 ChatGPT API 提供专为区块链研究和开发设计的智能对话界面。
它可以理解和响应复杂的查询，使其成为该领域专业人士的宝贵工具。

TokenGPT是一个推理如何利用用户输入和可用工具最好地实现目标的AI代理：

TokenGPT 充当人工智能代理，处理用户输入，应用其知识和可用工具，并推理出实现指定目标的最佳方法。
它旨在通过提供相关信息和见解来帮助用户做出明智的决策。

TokenGPT的功能包括用于数据提取和分析的函数调用：

TokenGPT 的突出特点之一是它能够执行函数调用。
这使得它能够从各种来源提取数据，分析这些数据，并根据分析结果提供详细的见解和建议。

1、TokenGPT的架构

ChatGPT API：

TokenGPT 的核心是 ChatGPT API，它提供自然语言处理功能。
这使得 TokenGPT 能够以对话的方式理解和响应复杂的查询。

知识库的检索增强生成 (RAG)：

TokenGPT 使用 RAG 访问为 token 工程量身定制的专门知识库。
这确保响应不仅准确，而且与领域具有上下文相关性。

函数调用能力：

TokenGPT 的突出特点之一是它能够执行函数调用。
这使它能够执行特定任务，如数据提取、分析，甚至运行复杂的模拟。

与数据提取工具集成：

TokenGPT 与各种数据提取工具集成，使其能够从多个来源提取实时数据。
这种集成确保提供的见解基于最新的可用数据。

分析工具：

TokenGPT 配备了一系列分析工具，可帮助进行经济、行为和风险评估。
这些工具使 TokenGPT 能够提供全面而详细的见解。

图形和可视化工具：

可视化是理解复杂数据的关键组成部分。
TokenGPT 可以生成图形和可视化，以帮助用户更好地了解趋势、模式和见解。

Gradio 用户界面：

为了确保用户友好的体验，TokenGPT 使用 Gradio 作为其界面。
这允许用户通过直观且易于使用的图形界面与 TokenGPT 进行交互。

2、TokenGPT的使用方法

TokenGPT 旨在通过提供智能、数据驱动的见解和建议来帮助代币工程领域的用户。

高级目标：TokenGPT 的主要目标是帮助用户驾驭去中心化经济系统的复杂性，确保他们能够有效地设计、验证和优化基于代币的经济。

说明：

TokenGPT 遵循一套关于如何操作和响应用户查询的详细说明。
这包括与用户交互、理解查询和提供准确响应的指南。

代理应如何表现的分步说明：

TokenGPT 根据预定义的步骤运行，以确保其响应的一致性和准确性。
这些步骤指导代理如何解释用户输入、利用可用工具并生成有意义的输出。

工具：

TokenGPT 配备了各种数据提取和分析工具。
这些工具允许它提取实时数据、分析数据并提供可操作的见解。

数据提取和分析工具：

这些工具对于从不同来源收集相关信息并进行深入分析以支持决策至关重要。

编排：

TokenGPT 维护内存和状态以确保连贯且上下文相关的交互。
这种编排确保代理能够记住以前的交互并在此基础上进行更有意义的对话。

3、TokenGPT的核心概念

核心概念包括RAG等。

3.1 RAG

RAG 是一种结合基于检索和基于生成的模型优势的技术

传统语言模型仅根据其训练数据生成响应。
另一方面，基于检索的模型可以从知识库中获取特定信息。
RAG 通过检索相关信息并使用它来生成更准确、上下文更丰富的响应，结合了这些方法。
RAG 通过将特定领域知识集成到其响应中，显著增强了 TokenGPT。
当用户提出查询时，RAG 会从专用于 token 工程的庞大知识库中检索相关信息。
然后使用检索到的信息生成响应，确保答案是正确的
两者都准确且与查询高度相关。

3.2 RAG 的组件

向量数据库
知识库/数据
嵌入模型
检索器
向量搜索算法
用户输入的增强
上下文感知响应

3.3 RAG 如何工作？

查询：

该过程从用户输入开始，处理该输入以生成查询。
然后将此查询转换为可用于搜索向量数据库的嵌入。

检索：

下一步涉及从知识库中检索相关文档或数据。
检索器组件使用查询嵌入来查找存储在向量数据库中的最相关嵌入，采用余弦相似度等向量搜索算法。

生成：

最后，TokenGPT 使用检索到的信息生成响应。
使用检索到的上下文增强用户查询，以提供准确且特定于上下文的答案。

3.4 函数/工具调用

TokenGPT 可以调用外部函数和工具：

TokenGPT 的一项高级功能是它能够调用外部函数和工具。
这使它能够获取实时数据、执行复杂计算和运行模拟，从而增强其实用性，远远超出静态响应。
此功能的主要目的是扩展 TokenGPT 的功能，而不仅仅是提供静态答案。
通过集成动态和交互式功能，TokenGPT 可以提供更相关和可操作的见解。
例如，如果您需要有关表现最佳的 Uniswap 池的实时数据，TokenGPT 可以调用外部 API 来获取最新数据并将其呈现给您。
同样，对于价格影响分析或运行模拟等复杂计算，TokenGPT 可以调用专门的函数来提供精确的结果。

通过利用函数和工具调用，TokenGPT 从一个简单的对话代理转变为一个全面的助手，能够动态和交互地处理各种任务。

函数和工具调用如何工作？

识别需求：

当 TokenGPT 根据用户的查询识别出对外部数据或计算的需求时，该过程就开始了。
例如，如果您要求获取有关 Uniswap 池的最新数据或需要进行复杂的财务计算，TokenGPT 会认识到它需要超越其内部知识。

调用函数：

然后，TokenGPT 调用适当的函数或工具。
这可能涉及访问 API 以获取实时数据、运行预定义的计算脚本，甚至调用模拟工具来执行更复杂的任务。

获取结果：

被调用的函数或工具执行其任务并返回结果。
这些结果可能是数据点、计算值或模拟结果，具体取决于被调用函数的性质。

生成响应：

最后，TokenGPT 使用获取的结果生成全面的响应。
此响应现在包含实时、计算或模拟数据，为您提供精确且可操作的见解。

4、未来的增强功能

跟踪跨多种协议的治理活动并分析投票模式：

我们将添加监控跨各种协议的治理活动的功能。
这将允许用户分析投票模式并了解去中心化系统中的治理动态。

集成智能合约审计工具/框架（例如 Slither）：

集成 Slither 等工具将使 TokenGPT 能够执行全面的智能合约审计。
这将有助于识别漏洞并确保智能合约的安全性。

集成工具以执行智能合约的形式化验证：

我们计划结合形式化验证工具来严格验证智能合约的正确性。
这将为智能合约的行为提供数学保证，从而提高其可靠性。

与更多数据工具集成：

我们将不断扩展 TokenGPT 与其他数据工具的集成。
这将为用户提供更广泛的实时数据和分析资源。

增强的建模和仿真能力：

建模和仿真能力的增强将允许进行更复杂和准确的分析。
这对于预测和压力测试去中心化经济系统特别有用。

知识库的持续改进：

我们将继续更新和丰富知识库，以确保 TokenGPT 与区块链和 web3 领域的最新发展保持同步。
这将确保用户始终能够访问最相关和最新的信息。

集成智能合约开发和部署工具（例如 Truffle/Hardhat）：

集成 Truffle 和 Hardhat 等开发和部署工具将简化智能合约开发的工作流程。
这将使用户能够直接通过 TokenGPT 设计、测试和部署智能合约。

这些未来的增强功能将使 TokenGPT 成为更强大、更通用的工具，帮助用户以更高效的方式应对代币工程的复杂性，更简单更高效。

5、增强治理能力

DAO 管理：

创建和管理 DAO：TokenGPT 可以协助设置 DAO、管理会员资格以及监督 DAO 运营。
提案创建：根据用户输入和预定义模板自动创建治理提案。

投票流程：

链下投票：使用 Snapshot 促进链下投票，允许代币持有者参与治理而无需支付交易费。
链上投票：使用 Governor Bravo 为需要在链上执行提案的协议实施链上投票机制。

治理分析：

跟踪和分析投票模式：使用 Boardroom 汇总治理数据并提供对投票行为和趋势的洞察。
提案影响分析：分析治理提案对生态系统的潜在影响并提供建议。

用户交互：

交互式提案：允许用户直接通过 TokenGPT 的界面与提案交互并对其进行投票。
治理通知：发送有关正在进行的提案、投票截止日期和治理结果的通知和更新

原文链接：TokenGPT - Your AI Assistant for Blockchain Research and Development

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