KI-Blockchain-Consultant für Echtzeit-Marktanalyse

Ein KI-gestützter Blockchain-Consultant zur Analyse von Tokens, Wallets, NFTs und Markttrends mithilfe von Echtzeitdaten aus den Ethereum- und Solana-Netzwerken. Die Lösung nutzt KI-Agenten und Text-to-SQL-Techniken, um große Mengen an Blockchain-Daten zu verarbeiten und aktuelle Krypto-News sowie umsetzbare Markteinblicke über eine zentrale intelligente Oberfläche bereitzustelle.

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Überblick über unseren Kunden

Unser Kunde ist ein Technologie-Startup im Bereich Blockchain- und Krypto-Analytics. Das Unternehmen richtet sich an Nutzer, die Echtzeitzugriff auf Daten zu Tokens, Wallets, NFTs und Markttrends benötigen sowie ein intuitives Tool zur Analyse von Blockchain-Ökosystemen auf Basis aktueller Informationen suchen.

Ziel des Kunden war es, eine intelligente Lösung bereitzustellen, die große Mengen öffentlicher Blockchain-Daten aggregiert und verarbeitet und komplexe On-Chain-Informationen in klare und umsetzbare Erkenntnisse für Trader, Investoren und Web3-Enthusiasten überführt.

Überblick über unseren Kunden

Herausforderung

Der Kunde stand vor der Herausforderung, dass es kein einheitliches Tool für die Echtzeit-Analyse von Blockchain-Daten gab. Nutzer mussten auf fragmentierte Quellen zurückgreifen, um Tokens, Wallet-Inhalte, NFTs und Markttrends zu verfolgen, was den Analyseprozess komplex und zeitaufwendig machte.

Eine weitere Schwierigkeit bestand in der Verarbeitung großer Mengen an On-Chain-Daten sowie der Durchführung komplexer analytischer Abfragen ohne tiefgehendes technisches Know-how. Bestehende Lösungen boten weder einen komfortablen Echtzeitzugriff auf Daten aus Ethereum und Solana noch die Möglichkeit, analytische Abfragen einfach in natürlicher Sprache zu formulieren.

Herausforderung

Primäre Ziele

  • Entwicklung eines KI-gestützten Blockchain-Consultants zur Analyse von Tokens, Wallets, NFTs und Markttrends mithilfe von Echtzeitdaten aus Ethereum und Solana
  • Ermöglichung der Interaktion mit großen Blockchain-Datenmengen in natürlicher Sprache mittels Text-to-SQL, um komplexe Datensätze leichter zugänglich zu machen
  • Entwicklung eines KI-Agenten für Analysen, Suche, Auswertungen und Reporting
  • Sicherstellung hoher Performance und Skalierbarkeit bei der Verarbeitung großer On-Chain- und Marktdatenmengen
  • Aufbau einer flexiblen Grundlage für zukünftige Monetarisierung, z. B. durch krypto-basierte Abonnementmodelle
Primäre Ziele

Projektübersicht

Im Rahmen des Projekts entwickelte das SCAND-Team einen KI-gestützten Blockchain-Consultant, der Tokens, Wallets, NFTs und Markttrends mithilfe von Echtzeitdaten analysiert. Die Lösung kombiniert On-Chain-Daten aus Ethereum und Solana mit KI-Agenten und intelligenter Analytik, um Nutzern schnellen Zugriff auf aktuelle Einblicke zu ermöglichen.

Besonderes Augenmerk lag auf der Verarbeitung großer Datenmengen, der Sicherstellung architektonischer Skalierbarkeit sowie der komfortablen Interaktion mit dem System über natürlichsprachliche Abfragen mittels Text-to-SQL-Techniken.

  • Region: Global
  • Branche: Blockchain / Web3 / FinTech
  • Projekttyp: KI-gestützte Blockchain-Analytics-Lösung
Projektübersicht

Lösung

Das SCAND-Team entwickelte einen KI-gestützten Blockchain-Consultant, der On-Chain-Datenanalyse, Markttrends und Krypto-News in einem intelligenten System vereint. Die Lösung basiert auf KI-Agenten und einer skalierbaren Architektur und ermöglicht die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen aus den Netzwerken Ethereum und Solana.

Die Plattform bietet eine intuitive Interaktion mit Blockchain-Daten über natürlichsprachliche Abfragen, automatisiert analytische Workflows und liefert strukturierte Erkenntnisse ohne tiefgehende technische Kenntnisse.

Wichtige Funktionen der Lösung:

  • Integration von Ethereum- und Solana-Daten über Allium zur Echtzeitanalyse von Tokens, Wallets, NFTs und Marktaktivitäten
  • Einsatz von KI-Agenten zur Analyse von Trends und Erstellung von Reports
  • Nutzung von Text-to-SQL zur Verarbeitung komplexer Abfragen auf großen On-Chain- und Marktdatensätzen in einem Cloud Data Warehouse
  • Skalierbare Architektur für hohe Performance bei wachsendem Datenvolumen und steigender Nutzerzahl
  • Unterstützung personalisierter Analysen und Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse
  • Vorbereitung für den kommerziellen Einsatz, einschließlich krypto-basierter Abonnementmodelle
Lösung

Plattformfunktionen

  • Geplantes Scannen zahlreicher Nachrichtenportale mittels Browser-Automatisierung
  • Themen- und keywordbasierte Auswahl relevanter Artikel
  • Prägnante Zusammenfassungen für eine schnellere Informationsaufnahme
  • Speicherung und Abruf bereits verarbeiteter Artikel
  • Sofortige Bereitstellung von Updates und Berichten über einen Telegram-Bot
Plattformfunktionen

Technologie und Aufbau

Wir haben den folgenden Technologie-Stack ausgewählt, um die Anforderungen an Performance, Skalierbarkeit und Echtzeitanalysen des KI-Blockchain-Consultants zu erfüllen:

  • Frontend: Next.js
  • Backend: Node.js, Python
  • Datenbanken: PostgreSQL, MongoDB, Snowflake
  • Caching: Redis
  • Blockchain-Daten: Allium (Ethereum & Solana)
  • KI & LLMs: OpenAI, lokale Open-Source-LLMs
  • Vektordatenbank: Pinecone
  • KI & Datenverarbeitung: Text2SQL, KI-Agenten
Technologie und Aufbau

Kernteam

  • AI Architect: Entwarf die gesamte KI-Architektur, einschließlich KI-Agenten, Datenpipelines und Text-to-SQL-Integration
  • Blockchain Engineer: Verantwortlich für die Integration von Ethereum- und Solana-Datenquellen sowie die Verarbeitung von On-Chain-Daten
  • Backend Engineer: Implementierte die serverseitige Logik, APIs und Datenverarbeitungs-Workflows
  • Frontend Engineer: Entwickelte eine benutzerfreundliche Oberfläche für Blockchain-Insights und Analysen
  • Data Engineer: Verwaltete die Datenaufnahme, -speicherung und -optimierung in großem Maßstab über mehrere Datenbanken hinweg
  • QA Engineer: Sicherte Systemzuverlässigkeit, Datenqualität und Performance
  • Project Manager: Koordinierte Projektabläufe, Zeitpläne und Stakeholder-Kommunikation
Kernteam

Zugehörige Fallbeispiele