Shaped
Shaped ist eine KI-gestützte Echtzeit-Retrieval-Engine, die es Unternehmen ermöglicht, personalisierte Such-, Empfehlungs- und Feed-Erlebnisse mit <50 ms Latenz über eine einheitliche, abfragbare Relevanz-Engine zu erstellen und bereitzustellen.
https://www.shaped.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Feb 9, 2026
Shaped Monatliche Traffic-Trends
Shaped erhielt im letzten Monat 99.7k Besuche, was ein Leichter Rückgang von -8.4% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
Verlaufsdaten anzeigenWas ist Shaped
Shaped wurde 2021 von Daniel Camilleri und Tullie Murrell gegründet und ist eine End-to-End-Relevanz-Engine, die für Echtzeit-Personalisierung und Agenten-Memory entwickelt wurde. Das Unternehmen mit Sitz in New York und 25 Mitarbeitern bietet eine KI-native Plattform, die es Entwicklern und Unternehmen ermöglicht, dynamische, relevante Benutzererlebnisse zu schaffen, indem sie ihre Daten und großen Sprachmodelle nutzen. Shaped hat eine Serie-A-Finanzierung unter der Leitung von Madrona Ventures mit Beteiligung von Y-Combinator und anderen namhaften Investoren erhalten.
Hauptfunktionen von Shaped
Shaped ist eine durchgängige KI-gestützte Relevanz-Engine, die für Echtzeit-Personalisierung, Suche und Empfehlungen entwickelt wurde. Sie bietet eine einheitliche Plattform, die hybride Suchfunktionen, personalisierte Content-Feeds und Agent-Memory-Funktionalität kombiniert. Die Plattform bietet natives SQL-Ranking, Abfragelatenz von unter 50 ms und nahtlose Integration mit über 30 Datenkonnektoren, wodurch Unternehmen personalisierte Erlebnisse einfach implementieren und gleichzeitig Sicherheit und Compliance auf Unternehmensniveau gewährleisten können.
ShapedQL-Abfragesprache: SQL-artige Schnittstelle, die es Teams ermöglicht, Abfragen in optimierte, mehrstufige Ranking-Pipelines mit hybrider Suche, Filterung, Bewertung und Neuanordnung zu kompilieren
Echtzeit-Datenverarbeitung: Nimmt Daten in Echtzeit über einen Feature-Store auf und verarbeitet sie, wodurch eine effiziente Bereitstellung von Features sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz mit einer Latenz von <50 ms ermöglicht wird
Multi-modales KI-Verständnis: Verwendet Transformer und große Sprachmodelle, um komplexe, unstrukturierte Datentypen wie Text, Bilder und Videos zu verarbeiten und zu bewerten
Unternehmenssicherheit: SOC 2 Typ II-zertifizierte Plattform mit GDPR/HIPAA-Konformität und 99,95 % Uptime-SLA, die eine sichere Handhabung sensibler Daten gewährleistet
Anwendungsfälle von Shaped
E-Commerce-Personalisierung: Unterstützt personalisierte Produktempfehlungen, Warenkorb-Upsells und semantische Suche, um die Conversion-Rate und den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern
Social-Media-Content-Discovery: Ermöglicht personalisierte Content-Feeds und Empfehlungen, die sich in Echtzeit an das Nutzerverhalten und die Präferenzen anpassen
Verbesserung des KI-Assistenten: Bietet kontextbezogene Speicher- und Abruffunktionen für KI-Agenten, um relevantere und personalisierte Antworten zu liefern
E-Mail-Marketing-Optimierung: Generiert dynamische E-Mail-Inhalte, die für jeden Empfänger basierend auf seinen Präferenzen und seinem Verhalten personalisiert sind
Vorteile
Schnelle Implementierungszeit (7 Tage von der Verbindung bis zur Produktion)
Umfangreiche Integrationsmöglichkeiten mit über 30 nativen Konnektoren
Einheitliche Plattform für Suche und Empfehlungen
Sicherheits- und Compliance-Funktionen auf Unternehmensniveau
Nachteile
Preisstruktur nicht öffentlich verfügbar
Erfordert möglicherweise technisches Fachwissen, um alle Funktionen voll auszuschöpfen
Wie verwendet man Shaped
Registrieren und Datenquellen verbinden: Erstellen Sie ein Konto unter console.shaped.ai/register. Verbinden Sie Ihre Daten mit einem von über 30 nativen Konnektoren, darunter Snowflake, BigQuery, Redshift, MongoDB, PostgreSQL oder Streaming-Quellen wie Kafka/Kinesis.
Daten-Layer konfigurieren: Richten Sie Ihre Datentabellen und -ansichten ein. Tabellen speichern Rohdaten mit definierten Schemas, während Ansichten diese Daten durch SQL-Abfragen oder KI-gestützte Anreicherung in die für Ihren Anwendungsfall erforderliche Struktur umwandeln.
Modelle trainieren: Sobald die Daten verbunden sind, analysiert Shaped Ihre Rohdaten und generiert umfangreiche Einbettungen, die die zugrunde liegende Bedeutung und Beziehungen erfassen. Diese Einbettungen werden als Eingabe verwendet, um Empfehlungs- und Ranking-Modelle zu trainieren.
ShapedQL-Abfragen schreiben: Verwenden Sie ShapedQL (SQL-ähnliche Abfragesprache), um Ihre Ranking-Logik zu definieren. Schreiben Sie Abfragen, die Abruf, Filterung, Bewertung und Neuanordnung auf deklarative Weise kombinieren.
Testen und bereitstellen: Testen Sie Ihre Modelle und Abfragen in der Entwicklung. Sobald Sie zufrieden sind, stellen Sie sie in der Produktion bereit, wo Shaped die Echtzeitbereitstellung mit <50 ms Latenz übernimmt.
Überwachen und optimieren: Verwenden Sie die Überwachungstools von Shaped, um die Datenqualität, Modellgenauigkeit und Leistung zu verfolgen. Das System trainiert und verbessert sich kontinuierlich, indem es neue Benutzerinteraktionen zuordnet.
Skalieren und anpassen: Fügen Sie zusätzliche Anwendungsfälle wie personalisierte Feeds, hybride Suche oder Agentenabruf hinzu. Passen Sie die Ranking-Logik mithilfe von Geschäftsregeln, Explorationstechniken und Multi-Objective-Optimierung an.
Shaped FAQs
Shaped ben\u00f6tigt Benutzer-, Artikel- und Ereignisdaten, wobei mindestens 100 Artikel empfohlen werden, um eine angemessene Verbesserung zu erzielen. Das System funktioniert auch in datenarmen Umgebungen aufgrund vortrainierter Modelle auf externen Datens\u00e4tzen.
Shaped Video
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Analyse der Shaped Website
Shaped Traffic & Rankings
99.7K
Monatliche Besuche
#363509
Globaler Rang
#1400
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Jul 2024-Jun 2025
Shaped Nutzereinblicke
00:01:42
Durchschn. Besuchsdauer
2.67
Seiten pro Besuch
45.77%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von Shaped
CA: 25.41%
IN: 22.74%
US: 15.89%
DE: 4.74%
TR: 3.91%
Others: 27.32%
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