Các công cụ AI không làm cho phân tích trở nên hoàn hảo trong một bước. Đôi khi nhìn vào các nguồn dữ liệu do AI đề xuất giống như thay đổi bài tập về nhà của học sinh tiểu học - chất lượng không đồng đều. Đặc biệt khi xử lý phân tích dữ liệu on-chain, việc lựa chọn nguồn dữ liệu là rất quan trọng. Có một cách thực tế để gặp phải loại vấn đề này: trực tiếp yêu cầu AI loại trừ nguồn dữ liệu vấn đề vào lần tiếp theo nó xử lý một vấn đề tương tự. Sau khi tối ưu hóa này, chất lượng đầu ra của AI sẽ được cải thiện đáng kể. Tìm kiếm nguồn dữ liệu phù hợp quan trọng hơn là chỉ dựa vào AI và sự kết hợp sẽ hoạt động tốt hơn.