Deskripsi
Shaped adalah mesin konteks real-time yang kuat yang dirancang untuk meningkatkan AI agentic dengan memberikan informasi yang tepat dan relevan. Ini mengatasi tantangan umum kelebihan informasi dengan menyaring kumpulan data yang luas hingga hasil yang paling relevan, memastikan agen AI menerima konteks yang dapat ditindaklanjuti. Hal ini mengarah pada kinerja AI yang lebih efisien dan akurat, mengurangi kebutuhan akan penyaringan manual yang ekstensif atau loop coba lagi yang mahal.
Baca Selengkapnya
Pada intinya, Shaped berfungsi sebagai mesin relevansi terpadu, mengintegrasikan kemampuan pengambilan, pemeringkatan, dan pembelajaran ke dalam satu sistem yang dapat ditanyakan. Berbeda dengan tumpukan RAG tradisional yang seringkali memerlukan beberapa integrasi dan upaya rekayasa yang signifikan, Shaped menyederhanakan prosesnya. Ini terhubung ke lebih dari 30 sumber data, mendukung aliran data batch dan real-time, dan menyatukannya ke dalam skema tunggal. Hal ini memungkinkan pencarian hibrida yang memadukan relevansi semantik dan kata kunci, yang diberi peringkat ulang berdasarkan perilaku pengguna dan aturan bisnis.
Mesin beroperasi pada arsitektur tiga lapis: lapisan Kueri untuk pengambilan dan pemeringkatan real-time dengan latensi di bawah 50 ms; lapisan Kecerdasan untuk model ML, embedding, dan pembelajaran berkelanjutan; dan lapisan Data untuk penyerapan data yang mulus dari berbagai sumber. ShapedQL, antarmuka seperti SQL-nya, memungkinkan pengambilan berdasarkan teks, ID pengguna, atau ID item, menggabungkan batasan keras, aturan bisnis, dan penilaian model ML.
Shaped sangat bermanfaat bagi tim produk dan rekayasa yang ingin meningkatkan keterlibatan dan pendapatan. Kemampuannya meluas ke umpan konten yang dipersonalisasi, pencarian dan penemuan hibrida, pengambilan agen untuk memori kontekstual, rekomendasi item serupa, konten email yang dipersonalisasi, dan asisten AI. Platform ini menawarkan keamanan tingkat perusahaan, termasuk sertifikasi SOC 2 Tipe II dan kepatuhan GDPR/HIPAA, bersama dengan SLA uptime 99,95%, membuatnya cocok untuk penerapan skala besar.
Keunggulan utama termasuk pengurangan biaya yang signifikan dibandingkan dengan solusi DIY, dengan biaya serendah $0,03 per jawaban. Mekanisme umpan balik memastikan bahwa hasil terus meningkat dengan setiap interaksi pengguna, membuat AI lebih cerdas seiring waktu. Shaped bertujuan untuk mengganti seluruh tumpukan pengambilan, menawarkan alternatif yang lebih efisien, hemat biaya, dan berkinerja untuk membangun aplikasi cerdas.
- KategoriMesin Pencari AI
- Model HargaBayar per jawaban
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti Shaped Real-Time Context Engine
Mesin konteks real-time untuk agen AI
Memberikan 10 hasil relevan teratas
Hemat biaya seharga $0,03 per jawaban
Mendukung pencarian dan rekomendasi yang dipersonalisasi
Pengambilan, pemeringkatan, dan pembelajaran terpadu
Pencarian hibrida (semantik dan kata kunci)
Hasil yang dipersonalisasi per pengguna
Pembelajaran berkelanjutan melalui loop umpan balik
30+ konektor data asli
Bersertifikat SOC 2 Tipe II
Mematuhi GDPR/HIPAA
SLA uptime 99,95%
Antarmuka ShapedQL untuk pengambilan konteks
Latensi di bawah 50 ms untuk pengambilan dan pemeringkatan
Cara menggunakan Shaped Real-Time Context Engine?
Hubungkan Data: Integrasikan sumber data Anda melalui aliran batch atau real-time menggunakan 30+ konektor asli.
Bangun Model: Kembangkan dan iterasi model pemeringkatan menggunakan lapisan kecerdasan Shaped.
Konfigurasi Pengambilan: Tentukan strategi pengambilan menggunakan ShapedQL, tentukan konteks dan batasan.
Terapkan Agen: Integrasikan Shaped ke dalam agen AI Anda untuk memori dan pengambilan kontekstual real-time.
Pantau Kinerja: Lacak akurasi, tingkat keberhasilan, dan relevansi pemeringkatan.
Optimalkan: Manfaatkan loop umpan balik untuk terus meningkatkan hasil berdasarkan interaksi pengguna.
Kasus Penggunaan Shaped Real-Time Context Engine
- Pengambilan Agen
- Pencarian yang Dipersonalisasi
- Rekomendasi
- Pencarian E-commerce
- Umpan yang Dipersonalisasi
- Asisten AI
- Pengambilan Dokumen
