Shaped — это платформа рекомендаций на основе AI, предназначенная для оптимизации бизнес-целей путем превращения поведения пользователей в практическую актуальность. Он предоставляет настраиваемую панель управления, которая подключается к существующим источникам данных, принимает сигналы в реальном времени и адаптирует рейтинги и поиски на лету, чтобы улучшить взаимодействие, конверсию и удержание.
Ключевые возможности
- Адаптивность в реальном времени: проглатывает поведенческие сигналы и переоценивает результаты в реальном времени, чтобы отразить текущие взаимодействия пользователей.
- Современная модельная библиотека: тонко настроенные модели большого языка (LLM) и модели нейронного ранжирования для производительности высшего уровня.
- Высоко настраиваемый: Постройте и экспериментируйте с компонентами ранжирования и поиска, адаптированными к любому варианту использования.
- Объясняемые результаты: сессионная аналитика и показатели производительности для визуализации, оценки и интерпретации данных.
- Безопасная инфраструктура: безопасность корпоративного уровня, совместимая с GDPR и SOC2.
- Широкая применимость платформы: решения для рынков, социальных сетей, медиаплатформ, электронной коммерции и многое другое.
- Легкая интеграция: быстрое подключение к источникам данных, быстрое обучение модели и полная интеграция приложений.
- Выдающиеся показатели производительности: демонстрируемые выгоды, такие как увеличение ставки погашения, средняя стоимость заказа и разнообразие.
Как это работает
- Shaped обеспечивает баланс простоты использования и глубокого контроля над функциями и моделями, позволяя командам развертывать сложные системы ранжирования, не начиная с нуля.
- Предназначен для технических команд: подходит для специалистов по обработке данных, инженеров и разработчиков; поддерживает прямую интеграцию хранилища данных с минимальной настройкой.
- Рабочий процесс от данных к модели: Соедините хранилища данных, модели поездов и разверните компоненты ранжирования в нескольких случаях использования за считанные минуты до нескольких дней.
- Мультимодальная обработка данных: использует трансформаторы и LLM для понимания неструктурированных данных (текст, изображения и т. Д.).
Случаи использования
- Персонализация и рекомендации на рынках, социальных платформах, подписках на СМИ и опыте электронной коммерции.
- Рейтинг в реальном времени для кормов для продуктов, рекомендаций по контенту и персонализированного опыта.
- Развертывание кросс-доменов: создание десятков моделей ранжирования для разных команд и сценариев.
Безопасность и конфиденциальность
- Обработка данных: считывает данные из подключенных хранилищ данных; большинство данных отбрасывается после обучения. Неидентифицируемые закодированные признаки могут быть использованы при выводе.
- Данные в пути и в состоянии покоя: Шифрование с помощью TLS 1.2+ и AES-256 в состоянии покоя.
- Контроль доступа: аутентификация на основе ролей, журналы аудита и многопользовательская изоляция. Изолированные VPC для развертывания производства.
Цена и стоимость
- Цена: Плоская плата ежемесячно, основанная на использовании с оценками, предоставленными после обсуждения ежемесячных активных пользователей и подсчета товаров.
- Ценность: Реальный мир повышает вовлеченность, конверсии и удержание, что подтверждается примерами использования клиентов и эталонами.
Как начать работу
- Подключите источники данных за считанные минуты.
- Тренируйте свою первую модель за несколько часов.
- Полностью интегрируйтесь в приложение за несколько дней.
Дифференциаторы против альтернатив
- Мультимодальное понимание данных: обработка неструктурированных типов данных за пределами текста.
- Интеграция, ориентированная на данные: прямое подключение к хранилищам данных с легким развертыванием.
- Рейтинг в режиме реального времени: ориентирован на ранжирование в реальном времени в различных точках соприкосновения, а не только на пакетные рекомендации.
- Поддержка белых перчаток: практическое руководство по моделированию и развертыванию данных.
Основные характеристики
- Быстрая интеграция данных с существующими источниками данных
- Повторное ранжирование в реальном времени на основе поведенческих сигналов пользователя
- Хорошо настраиваемые модели LLM и нейронного ранжирования
- Высоко настраиваемые компоненты ранжирования и поиска
- Сессионная аналитика с объясняемыми показателями производительности
- Безопасность корпоративного уровня: соответствие GDPR и SOC2
- Многоплатформенная применимость: Маркетплейсы, социальные сети, медиа-платформы, электронная коммерция и т. Д.
- Понимание мультимодальных данных для повышения рейтинга
- Бесшовная посадка на борт: минуты для подключения, часы для тренировки, дни для развертывания
