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使用 Shaped，连接现有的数据源，微调大语言模型和神经排名模型，并实验排名和检索组件。该平台直接与数据仓库集成，支持基于 SQL 的特征工程，允许技术团队完全控制和扩展系统。
使用 Shaped，连接现有的数据源，微调大语言模型和神经排名模型，并实验排名和检索组件。该平台直接与数据仓库集成，支持基于 SQL 的特征工程，允许技术团队完全控制和扩展系统。
Shaped 是一个以人工智能为基础的个性化平台，允许用户构建强大的排名模型，以了解他们的用户最有可能参与或购买的内容。这种理解可以用于创建个性化的发现页面、推荐流、推荐和市场营销沟通。Shaped 帮助团队快速实验 AI 搜索、推荐和个性化，提供一个实时的、可配置的相关性引擎，旨在实现规模化。
官网访问趋势、地区分布与流量渠道
访问量采用最近明确月份的曲线值；其余指标按概览区间展示。
2022-12 - 2026-09 全部流量
6 个月记录 · 6 个月有有效数据
12 个月记录 · 12 个月有有效数据
46 个月记录 · 46 个月有有效数据
2022-12 - 2026-09 桌面设备
美国31.36%
印度12.18%
巴西11.51%
越南7.11%
加拿大6.46%
2022-12 - 2026-09 全球桌面设备
| 关键词 | 流量 | 点击费用 |
|---|---|---|
| shaped | 7,200 | $ 1.22 |
| shape ai | 暂无数据 | 暂无数据 |
| shaped ai docs github | 暂无数据 | 暂无数据 |
| shape ai company | 暂无数据 | 暂无数据 |
| best api keys for rag | 暂无数据 | 暂无数据 |
集成过程快速。您可以在几分钟内将数据连接到 Shaped，在几小时内训练第一个模型，并在几天内完全集成到您的应用中。
Shaped 被构建为一个统一的、以人工智能为基础的平台，专为实时、深度可定制的搜索和推荐系统而设计，目的在于为现代数据团队服务。它将搜索和推荐合并为一个单一系统，使用变压器模型和实时学习循环，直接与数据仓库集成。
当然可以！Shaped 旨在用于所有的排名用例。我们合作的公司通常会部署几十个。一旦您的数据连接到 Shaped，创建额外的排名模型就很简单。
没有最低数据量的要求。收集交互，例如点击、浏览或展示是唯一的要求。
聘请多名机器学习工程师的高成本，构建所需的长时间和持续的全职维护的需求。我们处理可扩展性和可靠性，没有这些烦恼。Shaped 可以在几天内将您从0带到1，成本也仅为一小部分。
Shaped 从一开始就将安全性作为首要任务。我们作为云软件即服务 (SaaS) 平台运营，仅在必要时从您连接的数据存储中检索以构建您的排名算法。训练后，除了用于推理的特定非识别编码特征，大部分数据都会被丢弃。我们仅要求对您的数据集的读取权限，客户数据无需在 Shaped 中持久化。
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