説明
Shapedは、正確で関連性の高い情報を提供することで、エージェント型AIを強化するために設計された強力なリアルタイムコンテキストエンジンです。膨大なデータセットを最も関連性の高い結果にフィルタリングすることで情報過多という一般的な課題に対処し、AIエージェントが実行可能なコンテキストを受け取ることを保証します。これにより、AIのパフォーマンスがより効率的かつ正確になり、広範な手動フィルタリングや高価なリトライループの必要性が軽減されます。
Shapedは、検索、ランキング、学習機能を単一のクエリ可能なシステムに統合する、統合された関連性エンジンとして機能します。複数の統合と大幅なエンジニアリング作業を必要とすることが多い従来のRAGスタックとは異なり、Shapedはプロセスを合理化します。30以上のデータソースに接続し、バッチおよびリアルタイムのデータストリームの両方をサポートし、それらを単一のスキーマに統合します。これにより、セマンティック検索とキーワード検索の関連性を組み合わせ、ユーザー行動とビジネスルールによって再ランキングされるハイブリッド検索が可能になります。
このエンジンは3層アーキテクチャで動作します。リアルタイムの検索とランキングを50ミリ秒未満のレイテンシで実行するクエリ層、MLモデル、埋め込み、継続的学習のためのインテリジェンス層、さまざまなソースからのシームレスなデータ取り込みのためのデータ層です。SQLライクなインターフェースであるShapedQLは、テキスト、ユーザーID、またはアイテムIDによる検索を可能にし、ハード制約、ビジネスルール、MLモデルのスコアリングを組み込みます。
Shapedは、エンゲージメントと収益の向上を目指す製品およびエンジニアリングチームにとって特に有益です。その機能は、パーソナライズされたコンテンツフィード、ハイブリッド検索とディスカバリ、コンテキストメモリのためのエージェント検索、類似アイテムレコメンデーション、パーソナライズされたメールコンテンツ、AIアシスタントにまで及びます。プラットフォームは、SOC 2 Type II認証およびGDPR/HIPAAコンプライアンスを含むエンタープライズグレードのセキュリティと、99.95%のアップタイムSLAを誇り、大規模展開に適しています。
主な利点には、DIYソリューションと比較して大幅なコスト削減が含まれ、コストは回答あたりわずか0.03ドルです。フィードバックループメカニズムにより、ユーザーインタラクションごとに結果が継続的に改善され、AIは時間とともにインテリジェントになります。Shapedは、インテリジェントなアプリケーションを構築するための、より効率的で費用対効果が高く、パフォーマンスの高い代替手段を提供し、検索スタック全体を置き換えることを目指しています。
Shaped Real-Time Context Engineの主要機能
AIエージェント向けリアルタイムコンテキストエンジン
トップ10件の関連結果を配信
回答あたり0.03ドルの費用対効果
パーソナライズされた検索とレコメンデーションを強化
統合された検索、ランキング、学習
ハイブリッド検索（セマンティックおよびキーワード）
ユーザーごとのパーソナライズされた結果
フィードバックループによる継続的な学習
30以上のネイティブデータコネクタ
SOC 2 Type II認証
GDPR/HIPAA準拠
99.95%アップタイムSLA
コンテキスト検索用のShapedQLインターフェース
検索およびランキングの50ミリ秒未満のレイテンシ
Shaped Real-Time Context Engineの使い方は？
データ接続: 30以上のネイティブコネクタを使用して、バッチまたはリアルタイムストリーム経由でデータソースを統合します。
モデル構築: Shapedのインテリジェンスレイヤーを使用して、ランキングモデルを開発および反復します。
検索設定: ShapedQLを使用して検索戦略を定義し、コンテキストと制約を指定します。
エージェント展開: ShapedをAIエージェントに統合して、リアルタイムのコンテキストメモリと検索を実現します。
パフォーマンス監視: 正確性、ヒット率、ランキングの関連性を追跡します。
最適化: フィードバックループを活用して、ユーザーインタラクションに基づいて結果を継続的に改善します。
Shaped Real-Time Context Engineの使用例
- エージェント検索
- パーソナライズされた検索
- レコメンデーション
- Eコマース検索
- パーソナライズされたフィード
- AIアシスタント
- ドキュメント検索
