描述
Shaped 是一款强大的实时上下文引擎，旨在通过提供精确且相关的信息来增强代理式 AI。它解决了信息过载的常见挑战，将海量数据集过滤到最相关的结果，确保 AI 代理获得可操作的上下文。这可以提高 AI 的效率和准确性，减少对大量手动过滤或昂贵的重试循环的需求。
其核心是，Shaped 作为一个统一的相关性引擎运行，将检索、排名和学习能力集成到一个可查询的系统中。与通常需要多个集成和大量工程工作量的传统 RAG 堆栈不同，Shaped 简化了流程。它连接到 30 多个数据源，支持批量和实时数据流，并将它们统一到一个模式中。这允许混合搜索，结合了语义和关键词相关性，并根据用户行为和业务规则进行重新排名。
该引擎采用三层架构：用于实时检索和排名的查询层，延迟低于 50 毫秒；用于 ML 模型、嵌入和持续学习的智能层；以及用于从各种源无缝摄取数据的层。ShapedQL，其类似 SQL 的接口，能够通过文本、用户 ID 或项目 ID 进行检索，并包含硬约束、业务规则和 ML 模型评分。
Shaped 对希望提高参与度和收入的产品和工程团队尤其有益。其功能扩展到个性化内容源、混合搜索和发现、用于上下文记忆的代理检索、相似项目推荐、个性化电子邮件内容和 AI 助手。该平台拥有企业级安全性，包括 SOC 2 Type II 认证以及 GDPR/HIPAA 合规性，以及 99.95% 的正常运行时间 SLA，使其适合大规模部署。
主要优势包括与 DIY 解决方案相比显著降低成本，每次回答的成本低至 0.03 美元。反馈循环机制确保结果随着每次用户交互而不断改进，使 AI 随着时间的推移变得更加智能。Shaped 旨在取代整个检索堆栈，为构建智能应用程序提供更高效、更经济且性能更高的替代方案。
Shaped 实时上下文引擎的核心功能
AI 代理的实时上下文引擎
提供前 10 个相关结果
每次回答仅需 0.03 美元，经济高效
支持个性化搜索和推荐
统一的检索、排名和学习
混合搜索（语义和关键词）
为每个用户提供个性化结果
通过反馈循环进行持续学习
30 多个原生数据连接器
SOC 2 Type II 认证
GDPR/HIPAA 合规
99.95% 正常运行时间 SLA
用于上下文检索的 ShapedQL 接口
检索和排名延迟低于 50 毫秒
如何使用 Shaped 实时上下文引擎？
连接数据：通过 30 多个原生连接器，使用批量或实时流集成您的数据源。
构建模型：使用 Shaped 的智能层开发和迭代排名模型。
配置检索：使用 ShapedQL 定义检索策略，指定上下文和约束。
部署代理：将 Shaped 集成到您的 AI 代理中，以实现实时上下文记忆和检索。
监控性能：跟踪准确性、命中率和排名相关性。
优化：利用反馈循环根据用户交互持续改进结果。
Shaped 实时上下文引擎的使用案例
- 代理检索
- 个性化搜索
- 推荐
- 电子商务搜索
- 个性化信息流
- AI 助手
- 文档检索
