本文深入探讨了大型语言模型（LLM）在处理原始链上数据时面临的固有挑战，指出了链上数据的非表格化、时间依赖性和语义不一致性如何导致LLM输出的错误。文章提出了一套核心工程原则和分层架构，用于将原始链上数据转化为“AI就绪”的数据，确保LLM输出的确定性、可复现性和可验证性，从而提升AI在区块链应用中的可靠性。
