Shaped

Shaped verbindet die Funktionen einer Vektordatenbank mit maschinellem Lernen, um adaptive Such- und Empfehlungssysteme bereitzustellen. Die Plattform übernimmt Daten aus vorhandenen Quellen wie Data-Warehouses, Streaming-Plattformen oder APIs und lernt aus Nutzerinteraktionen, um die Relevanz fortlaufend zu verbessern.

Wichtigste Funktionen

• Abfrageergebnisse mit weniger als 50 ms Latenz durch hybride semantische Suche und Schlüsselwortsuche
• Automatische Feedbackschleife, die Rankings mit jeder Nutzeraktion verbessert
• Native Konnektoren für Snowflake, BigQuery, Kafka und weitere Datenplattformen
• Nutzungsabhängige Preise von 0,03 US-Dollar pro Abfrage gegenüber 1,50 US-Dollar bei herkömmlichen Stacks
• ShapedQL-Oberfläche für die Suche anhand von Text, IDs und Attributen

Shaped richtet sich an Entwickler, die Personalisierung skalieren, und reduziert die Infrastrukturkomplexität, indem Suche, Rankings und Empfehlungslogik zentral gebündelt werden. Der Einstieg ist mit einem Guthaben von 100 US-Dollar kostenlos; anschließend werden nur Abfragen berechnet. Ob für Empfehlungen im E-Commerce, den Speicherabruf von KI-Agenten oder personalisierte Inhaltsfeeds: Shaped übernimmt den Lernprozess automatisch.