
GraphAI s'attaque aux problèmes de fragmentation des données on-chain et de manque de contexte dans la DeFi traditionnelle en intégrant et structurant les informations provenant de différentes chaînes et actifs. Cela permet à l'IA de prendre des décisions intelligentes basées sur un contexte complet, notamment pour la tarification, le contrôle des risques et le suivi de la conformité des actifs réels, comblant efficacement le fossé d'information entre on-chain et off-chain.
Le projet utilise la technologie GraphRAG combinée aux capacités de récupération intelligentes des données structurées et des grands modèles de langage, et applique la norme MCP pour atteindre des mises à jour en temps réel et un accès inter-chaînes aux données multi-chaînes. Le système englobe la récupération de données historiques et en temps réel, la création de sous-index, l'optimisation de la base de données vectorielle et l'intégration du graphe de connaissances, améliorant considérablement l'efficacité et la précision des services de modèles d'IA.
Le token GAI est utilisé pour les propositions de gouvernance, les incitations pour les nœuds et les curateurs, le paiement des services API, et le soutien aux écosystèmes DeFAI et RWA. Son approvisionnement est de 100 millions, avec un lancement équitable et une stratégie de déverrouillage par phases pour assurer la participation de la communauté tout en maintenant un développement stable de l'écosystème du token.
Alors que le marché RWA se développe rapidement, GraphAI devrait devenir le hub de données reliant la finance traditionnelle et l'automatisation crypto, favorisant l'interaction et la collaboration en temps réel dans la finance décentralisée intelligente, et les écosystèmes multi-chaînes.
GraphAI combine une IA avancée avec une technologie de données on-chain pour créer une plateforme de données intelligente décentralisée, offrant un soutien révolutionnaire pour l'intégration de Web3 et de RWA, apportant de nouvelles opportunités pour les développeurs et les investisseurs.











