Shaped를 통합하는 데 얼마나 걸리나요?

통합 타임라인은 빠릅니다. 몇 분 안에 데이터를 연결하고, 몇 시간 안에 첫 번째 모델을 훈련하고, 며칠 안에 API를 앱에 완전히 통합할 수 있습니다. 첫 번째 실험까지의 일반적인 시간은 약 7일입니다.

어떤 종류의 성능 개선을 기대할 수 있나요?

사례 연구에 따르면 고객은 +131% 시청 시간, 2.2배 전환, +20% 참여도, +79% D6 유지율, +10% 이메일 CTR과 같은 개선을 경험했습니다.

어떤 데이터 소스를 Shaped에 연결할 수 있나요?

Shaped는 데이터 웨어하우스(Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks), 분석 플랫폼(Amplitude, Segment, Rudderstack, Posthog), 스트리밍 서비스(Kinesis, Kafka, Pub/Sub) 및 카탈로그 스토리지(Postgres, MongoDB, Shopify)를 포함한 30개 이상의 기본 커넥터를 보유하고 있습니다.

Shaped는 어떤 보안 인증을 받았나요?

Shaped는 SOC 2 Type II 인증, GDPR/HIPAA 준수를 받았으며 99.95% 가동 시간 SLA를 제공합니다.

Shaped의 주요 사용 사례는 무엇인가요?

주요 사용 사례는 개인화된 'For You' 피드, 검색 및 탐색, 에이전트 검색, 유사한 아이템 추천, 개인화된 이메일 및 AI 어시스턴트가 있습니다.

Shaped

Q: Shaped를 시작하는 데 필요한 데이터 양은 얼마나 되나요?

Shaped는 사용자, 아이템 및 이벤트 데이터를 필요로 하며, 합리적인 개선을 얻기 위해 최소 100개의 아이템을 권장합니다. 이 시스템은 외부 데이터 세트에 대한 사전 훈련된 모델 덕분에 데이터가 적은 환경에서도 작동합니다.

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Shaped는 통합된 쿼리 가능한 관련성 엔진을 통해 <50ms 대기 시간으로 개인화된 검색, 추천 및 피드 경험을 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 실시간 AI 기반 검색 엔진입니다.

웹사이트 방문

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https://www.shaped.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
분석
동영상
대안

제품 정보

업데이트됨:Feb 9, 2026

Shaped 월간 트래픽 동향

Shaped은(는) 지난달 99.7k회 방문을 기록했으며, 이는 -8.4%의 약간의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Shaped이란?

2021년 Daniel Camilleri와 Tullie Murrell이 설립한 Shaped는 실시간 개인화 및 에이전트 메모리를 위해 설계된 엔드 투 엔드 관련성 엔진입니다. 뉴욕에 본사를 두고 25명의 직원을 둔 이 회사는 개발자와 기업이 데이터와 대규모 언어 모델을 활용하여 역동적이고 관련성 높은 사용자 경험을 만들 수 있도록 지원하는 AI 기반 플랫폼을 제공합니다. Shaped는 Madrona Ventures가 주도하고 Y-Combinator 및 기타 유명 투자자가 참여한 시리즈 A 자금 조달을 완료했습니다.

Shaped의 주요 기능

Shaped는 실시간 개인화, 검색 및 추천을 위해 설계된 엔드 투 엔드 AI 기반 관련성 엔진입니다. 하이브리드 검색 기능, 개인화된 콘텐츠 피드 및 에이전트 메모리 기능을 결합한 통합 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 기본 SQL 랭킹, 50ms 미만의 쿼리 지연 시간, 30개 이상의 데이터 커넥터와의 원활한 통합을 특징으로 하여 기업이 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수를 유지하면서 개인화된 경험을 쉽게 구현할 수 있도록 합니다.

ShapedQL 쿼리 언어: 팀이 쿼리를 하이브리드 검색, 필터링, 점수 매기기 및 재정렬 기능을 갖춘 최적화된 다단계 랭킹 파이프라인으로 컴파일할 수 있도록 하는 SQL과 유사한 인터페이스입니다.

실시간 데이터 처리: 기능 저장소를 통해 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하여 50ms 미만의 지연 시간으로 학습 및 추론 시간 모두에서 기능을 효율적으로 제공할 수 있습니다.

다중 모드 AI 이해: 트랜스포머 및 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트, 이미지 및 비디오를 포함한 복잡한 비정형 데이터 유형을 처리하고 순위를 매깁니다.

엔터프라이즈 보안: GDPR/HIPAA 규정 준수 및 99.95% 가동 시간 SLA를 갖춘 SOC 2 Type II 인증 플랫폼으로, 민감한 데이터의 안전한 처리를 보장합니다.

Shaped의 사용 사례

전자 상거래 개인화: 개인화된 제품 추천, 장바구니 업셀링 및 시맨틱 검색을 통해 전환율과 평균 주문 가치를 높입니다.

소셜 미디어 콘텐츠 검색: 사용자 행동 및 선호도에 따라 실시간으로 조정되는 개인화된 콘텐츠 피드 및 추천을 지원합니다.

AI 어시스턴트 기능 향상: AI 에이전트가 보다 관련성 높고 개인화된 응답을 제공할 수 있도록 컨텍스트 메모리 및 검색 기능을 제공합니다.

이메일 마케팅 최적화: 각 수신인의 선호도 및 행동에 따라 개인화된 동적 이메일 콘텐츠를 생성합니다.

장점

빠른 구현 시간(연결에서 프로덕션까지 7일)

30개 이상의 기본 커넥터와의 광범위한 통합 옵션

검색 및 추천 모두를 위한 통합 플랫폼

엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 기능

단점

가격 구조가 공개적으로 제공되지 않음

모든 기능을 완전히 활용하려면 기술 전문 지식이 필요할 수 있음

Shaped 사용 방법

가입 및 데이터 소스 연결: console.shaped.ai/register에서 계정을 만드십시오. Snowflake, BigQuery, Redshift, MongoDB, PostgreSQL 또는 Kafka/Kinesis와 같은 스트리밍 소스를 포함한 30개 이상의 기본 커넥터 중 하나를 사용하여 데이터를 연결하십시오.

데이터 레이어 구성: 데이터 테이블 및 뷰를 설정하십시오. 테이블은 정의된 스키마가 있는 원시 데이터를 저장하고, 뷰는 SQL 쿼리 또는 AI 기반 보강을 통해 이 데이터를 사용 사례에 필요한 구조로 변환합니다.

모델 학습: 데이터가 연결되면 Shaped는 원시 데이터를 분석하고 기본 의미와 관계를 캡처하는 풍부한 임베딩을 생성합니다. 이러한 임베딩은 추천 및 순위 모델을 학습하는 데 사용됩니다.

ShapedQL 쿼리 작성: ShapedQL(SQL과 유사한 쿼리 언어)을 사용하여 순위 로직을 정의하십시오. 검색, 필터링, 점수 매기기 및 재정렬을 선언적인 방식으로 결합하는 쿼리를 작성하십시오.

테스트 및 배포: 개발 환경에서 모델과 쿼리를 테스트하십시오. 만족스러우면 Shaped가 <50ms 대기 시간으로 실시간 서비스를 처리하는 프로덕션 환경에 배포하십시오.

모니터링 및 최적화: Shaped의 모니터링 도구를 사용하여 데이터 품질, 모델 정확도 및 성능을 추적하십시오. 이 시스템은 새로운 사용자 상호 작용을 통해 지속적으로 학습하고 개선합니다.

확장 및 사용자 정의: 개인화된 피드, 하이브리드 검색 또는 에이전트 검색과 같은 추가 사용 사례를 추가하십시오. 비즈니스 규칙, 탐색 기술 및 다중 목표 최적화를 사용하여 순위 로직을 사용자 정의하십시오.