셰이프드

Shaped

SQL 쿼리만으로 실시간 개인화 추천과 검색 순위 인프라를 구축하는 개발자용 AI 연관성 엔진

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소개

Shaped는 실시간 개인화 및 AI 에이전트 메모리를 구현하기 위한 종합적인 연관성 엔진입니다. 사용자는 복잡한 인프라 구축 없이 데이터를 연결하고, ShapedQL을 사용하여 SQL 쿼리를 최적화된 다단계 순위 파이프라인으로 변환하여 관련 결과를 밀리초 단위로 검색할 수 있습니다. 주요 기능으로는 키워드와 시멘틱 유사성을 결합한 하이브리드 검색, 사용자 행동을 자동으로 학습하는 네이티브 AI 모델, 그리고 풍부한 관계형 맥락을 제공하는 유저-아이템 그래프가 포함됩니다. 이 솔루션은 추천 시스템과 검색 엔진을 구축하는 개발자 및 데이터 팀을 타겟으로 하며, 7일 이내에 프로덕션 배포가 가능하고 SOC 2 Type 2, GDPR 등 보안 규정을 준수합니다. 또한 사용량 기반 과금 모델과 신용카드 없이 제공되는 $300 무료 크레딧을 통해 손쉽게 시작할 수 있습니다.

활용 워크플로우

입력

Snowflake/BigQuery 데이터 웨어하우스Kafka/Segment 실시간 이벤트 스트림PostgreSQL/MySQL 제품 카탈로그 및 메타데이터웹/앱 SDK를 통한 실시간 사용자 행동 로그

셰이프드

ShapedQL을 통한 다단계(Retrieve-Filter-Score-Reorder) 랭킹 로직 선언벡터 및 키워드 인덱스를 결합한 실시간 하이브리드 검색 엔진 구동트랜스포머 기반 모델을 활용한 자동 임베딩 생성 및 데이터 인리치먼트사용자 신호(클릭, 구매 등)를 즉각 반영하는 실시간 피드백 루프 학습50ms 미만 지연 시간의 고성능 분산 쿼리 실행 엔진 처리

출력

실시간 개인화 'For You' 피드 결과 APIAI 에이전트용 RAG 기반 장기/단기 컨텍스트 메모리비즈니스 가중치(수익률, 재고 등)가 반영된 최적화 검색 결과전환율(CVR) 및 클릭률(CTR) 추적을 위한 분석 대시보드

실시간 피드 최적화 (소셜/콘텐츠 PM)

사용자가 앱 내에서 콘텐츠를 소비하는 즉시 ShapedQL이 이를 감지하고 다음 피드의 순위를 밀리초 단위로 조정하여 체류 시간을 극대화합니다.

지능형 에이전트 메모리 (AI 엔지니어)

에이전트가 사용자의 이전 대화 맥락과 구매 이력을 Shaped의 유저-아이템 그래프에서 조회하여 맞춤형 응답을 생성하는 장기 기억 장치로 활용합니다.

커머스 하이브리드 검색 (이커머스 운영자)

오타나 부정확한 키워드에도 시멘틱 유사성을 활용해 정확한 상품을 찾고, 머진이 높은 상품을 우선 순위에 배치하는 랭킹 전략을 실행합니다.

핵심 차별점: 복잡한 ML 인프라와 ETL 파이프라인 구축 없이 ShapedQL만으로 SQL 기반의 고성능 실시간 랭킹 및 하이브리드 검색 엔진을 7일 이내에 배포할 수 있는 민첩성