The Graph è un protocollo open-source progettato per indicizzare e interrogare dati provenienti da blockchain e reti di archiviazione. Consente agli sviluppatori di cercare, trovare, pubblicare e utilizzare in modo efficiente i dati pubblici necessari per costruire applicazioni decentralizzate (dApp). Il protocollo opera attraverso API pubbliche e aperte note come subgraph, che facilitano l'accessibilità delle applicazioni decentralizzate. The Graph supporta l'indicizzazione dei dati provenienti da più protocolli blockchain, tra cui Ethereum, NEAR, Arbitrum, Optimism, Polygon, Avalanche, Celo, Fantom e Moonbeam.

The Graph ha inoltre integrato l'intelligenza artificiale (AI) nella sua rete per migliorare l'accessibilità e l'usabilità dei dati. Il protocollo ha introdotto il servizio di inferenza, che consente agli sviluppatori di ospitare modelli di AI sull'infrastruttura decentralizzata di The Graph. Ciò consente alle dApp di integrare funzionalità guidate dall'AI nelle loro applicazioni. Inoltre, The Graph sta lavorando su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per le interrogazioni assistite da AI, consentendo agli sviluppatori e agli utenti di interagire in modo più efficiente con i dati blockchain.

GRT è il token nativo del protocollo The Graph e svolge diverse funzioni:

• Servizi di Indicizzazione e Interrogazione – Gli indexer, che operano nodi, mettono in stake GRT come collaterale e guadagnano ricompense per l'elaborazione delle query.
• Curatela – I curatori utilizzano GRT per segnalare subgraph di alta qualità, contribuendo a dare priorità ai servizi di indicizzazione affidabili.
• Delega – I delegatori mettono in stake GRT con gli indexer per contribuire alla sicurezza della rete e guadagnare una parte delle ricompense.
• Governance – I detentori di GRT partecipano alla governance del protocollo, influenzando gli aggiornamenti e le politiche della rete.
• Hosting di Modelli AI – Gli sviluppatori possono utilizzare il servizio di inferenza guidato dall'AI di The Graph per implementare modelli di machine learning all'interno di un ambiente decentralizzato.
• Interrogazioni Dati Assistite da AI – I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) aiutano a migliorare l'efficienza del recupero di dati blockchain attraverso l'automazione guidata dall'AI.