Universal NFT Vector Database

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ NFT Universal คืออะไร

ฐานข้อมูล Universal NFT Vector เป็นความคิดริเริ่มในการจัดเก็บเวอร์ชันเวกเตอร์ของ Ethereum NFT ที่ใช้รูปภาพทุกภาพ (ERC-721) โครงการนี้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่หลากหลายเพื่อให้เป็นไปได้รวมถึงการเล่นแร่แปรธาตุ API โปรโตคอลกราฟและ Pinecone โครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์ของเราสามารถดูได้ด้านล่าง:

วงจรการพัฒนา

ด้านล่างเราได้ระบุชิ้นส่วน/ระบบที่สำคัญซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการนี้และกรณีการใช้งานในระบบโดยรวมของเรา

ระบบ	ใช้เคส
Dashboard Analytics	นี่คือ FrontPage ของแอปพลิเคชันฝั่งไคลเอ็นต์ของเราส่วนใหญ่ใช้เพื่อแสดงสถิติและข้อมูลอื่น ๆ เกี่ยวกับข้อมูลในฐานข้อมูลและคิวงานของเรา
หน้าค้นหา	หน้าการค้นหาเป็นหน้าแบบโต้ตอบสำหรับผู้ใช้ในการสอบถามฐานข้อมูลและค้นหา NFT ที่คล้ายกันในขณะเดียวกันก็เห็นภาพ NFT ของพวกเขาเมื่อเทียบกับ NFT ที่คล้ายกันในกราฟสองมิติ
การรวมโปรโตคอลกราฟ	โปรโตคอลกราฟถูกใช้เป็นเลเยอร์การสืบค้นเพื่อรับข้อมูลการรวบรวม NFT ทั้งหมดบน blockchain
การรวม API การเล่นแร่แปรธาตุ	Alchemy API ใช้เพื่อรับข้อมูล NFT แต่ละรายการสำหรับแต่ละคอลเลกชัน NFT ซึ่งจะถูกเก็บไว้ในระบบของเรา
เซิร์ฟเวอร์แบ็กเอนด์	เซิร์ฟเวอร์แบ็กเอนด์ของเราช่วยให้เราสามารถโต้ตอบกับข้อมูลและรับข้อมูลจากฐานข้อมูลของเราเพื่อแสดงบนแผงควบคุมการวิเคราะห์ของเรา
Regnety-080 การรวมการฝังภาพ	ภาพฝังตัวทำหน้าที่เป็นวิธีการสร้างมาตรฐานการเป็นตัวแทนของภาพและจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์
ค้นหา API	API การค้นหาช่วยให้ผู้ใช้สามารถสอบถามฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับ NFT ที่คล้ายกันตามภาพต้นทาง มันใช้ระยะทางโคไซน์เป็นตัวชี้วัดในการค้นหา NFT ที่ใกล้เคียงที่สุด
API การสร้างภาพข้อมูล	API การสร้างภาพข้อมูลช่วยให้ผู้ใช้สามารถมองเห็นภาพต้นฉบับของพวกเขาเมื่อเทียบกับ NFT ที่คล้ายกัน - ใช้การสลายตัวของค่าเอกพจน์ที่ถูกตัดทอนเพื่อทำสิ่งนี้
เซิร์ฟเวอร์งานคิวงาน	เซิร์ฟเวอร์งานคิวงานเปิดใช้งานความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอนสำหรับระบบเพราะอนุญาตให้ NFT หลายแสนคนนั่งอยู่ในคิวเมื่อพวกเขาได้รับการประมวลผลในที่สุด

สนับสนุน / มีส่วนร่วมในโครงการนี้

เรายินดีต้อนรับคำขอดึงไปยังที่เก็บนี้เพื่อแก้ไขและปรับปรุงฐานข้อมูลของเราเพิ่มเติม

การตั้งค่าการติดตั้ง - สคริปต์การตั้งค่า

เราได้จัดเตรียมสคริปต์การตั้งค่า ( setup.sh ) เพื่อตั้งค่าระบบในพื้นที่ - สิ่งนี้ได้รับการทดสอบด้วย WSL และ Ubuntu เท่านั้นดังนั้นให้ใช้ความเสี่ยงของคุณเอง ก่อนที่จะเรียกใช้สคริปต์การตั้งค่าโปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณติดตั้งดังต่อไปนี้:

• MongoDB Community Edition: https://www.mongodb.com/docs/manual/administration/install-community/
• Python 3.8+: https://www.python.org/downloads/release/python-380/
• nodejs v16+: https://nodejs.org/en/download/

ตัวแปรสภาพแวดล้อม

คุณจะต้องเพิ่มไฟล์ Enviornment สำหรับโครงการนี้ ไดเรกทอรีที่มีไฟล์. ENV:

• python_server/src/
• client/
• celery_queue/
• benchmarks/

เราได้จัดเตรียม .env.example สำหรับไฟล์. ENV แต่ละไฟล์ นอกจากนี้เรายังให้ doppler.example ตัวอย่างเพื่อดูว่าตัวแปรสภาพแวดล้อมอื่น ๆ ที่เรามีเพราะเราใช้ Doppler เป็นซอฟต์แวร์การจัดการความลับแบบครบวงจรของเรา

เรียกใช้สคริปต์การตั้งค่า

จากนั้นเพื่อตั้งค่าโครงการนี้:

 sudo chmod +x ./setup.sh
sudo ./setup.sh

การติดตั้งด้วยตนเอง

หรือในการตั้งค่าโครงการนี้ด้วยตนเอง:

• ไปที่โฟลเดอร์ client และ NPM ติดตั้งการอ้างอิงทั้งหมด:

 cd client
npm install

• ไปที่โฟลเดอร์ python_server/src และสร้างโฟลเดอร์สภาพแวดล้อมเสมือนจริงของ Python จากนั้นติดตั้งการอ้างอิงทั้งหมด:

 cd python_server/src
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

• ไปที่ celery_queue/ โฟลเดอร์และสร้างโฟลเดอร์ Environment Python Virtual Environment จากนั้นติดตั้งการอ้างอิงทั้งหมด:

 cd celery_queue
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

เรียกใช้สคริปต์โครงการ - รัน

• เพื่อเรียกใช้โครงการนี้:

 sudo chmod +x ./run.sh
sudo ./run.sh

เรียกใช้โครงการ - Manual Run

• เรียกใช้ไคลเอนต์:

 npm start --prefix client/

• เปิดใช้งาน Python Server Virtual Enviornment และเรียกใช้การค้นหา API:

 cd python_server/src
source venv/bin/activate
python app.py

• เปิดใช้งานคิวคิวช์เสมือนจริงและเรียกใช้คิวงาน

 cd celery_queue
source venv/bin/activate
celery -A tasks worker