Shaped是Whatnot完成收购后推出的全球首款内置用户交互反馈闭环的全托管AI排序向量数据库平台，目前已稳定支撑超过10亿份文档检索，服务超1亿终端用户。产品将嵌入向量生成、排序模型训练、数据实时更新全链路能力封装，开发者无需自行搭建复杂的推荐检索基础设施，仅需接入自有数据源即可毫秒级返回高精准的个性化检索、推荐结果，大幅降低AI检索推荐系统的落地门槛。
Shaped最核心的差异化价值是独有的用户行为反馈回路机制，区别于传统向量数据库仅支持基础向量匹配的能力，它能自动收集用户点击、停留、转化等交互数据，动态迭代优化排序模型，让检索推荐结果越用越精准，中小团队无需招聘专业算法工程师，仅需数小时就能上线媲美大厂级别的个性化内容分发系统。
网站截图
Shaped已在电商、社交、RAG等多个场景完成大规模落地，不同场景下的实测效果表现如下：
某时尚电商平台接入Shaped后，混合检索支持文本、图片多模态匹配，用户搜索的结果点击率提升27%，检索结果相关度超过传统关键词搜索35%。
海外社交内容平台使用Shaped做动态排序后，用户人均停留时长提升42%，跨品类内容消费占比同比增长170%。
大模型应用接入Shaped做知识库检索后，幻觉率降低38%，召回相关信息的完整度提升29%，响应延迟稳定在10毫秒以内。
电商平台借助Shaped做购物车页关联推荐，关联商品加购率提升31%，整体客单价上涨18%，推荐结果的相关性远高于传统规则引擎。
自动处理文本、图片、视频等多模态数据的向量嵌入生成，无需开发者自行部署大模型做向量化转换，大幅节省开发资源。
自研查询语言支持文本、用户ID、物品ID多维度检索，可跨多索引执行混合搜索，同时叠加业务硬规则过滤，满足复杂场景定制需求。
自动采集用户点击、转化、停留等交互行为数据，后台无感知迭代优化排序模型，检索推荐精度随数据积累持续提升，无需人工干预模型训练。
内置多个预训练行业排序模型，覆盖电商、社交、媒体等主流场景，小数据量下也能输出合格的排序效果，无需从零开始训练模型。
原生对接主流云平台、数仓、第三方SaaS工具，数小时就能完成数据接入，不用做复杂的数据工程搭建。
通过国际权威安全认证，支持企业级权限管控、数据加密，满足电商、金融等强监管行业的数据安全要求。
通过平台内置连接器导入商品、内容、知识库等结构化/非结构化数据，平台自动完成数据清洗与向量化处理。
通过可视化界面设置业务过滤规则、排序权重、多样性要求等参数，生成符合业务需求的检索方案。
生成专属API密钥，在业务代码中发起检索请求，毫秒级返回排序完成的结果，快速上线相关功能。
通过埋点上传用户点击、收藏、转化等交互数据，平台自动触发模型迭代，检索推荐精度持续提升。
需要快速搭建高精准RAG检索系统的大模型创业团队，无需从零搭建向量库和排序模型。
中小电商平台无需招聘算法工程师，快速上线媲美大厂的个性化搜索推荐功能。
内容社区快速实现个性化Feed流排序，大幅提升用户停留时长和内容消费深度。
搭建企业级知识库问答应用，大幅降低大模型幻觉概率，提升召回信息准确率。
大型互联网企业团队降低自建推荐系统的运维成本，专注业务策略迭代而非底层基础设施维护。
资源有限的创业团队仅需少量开发资源，就能上线复杂的个性化检索推荐能力。
通过调用Shaped API快速集成检索推荐能力，无需维护向量数据库集群，减少70%以上的后端开发工作量。
无需学习复杂的向量检索、排序算法知识，就能为ToC产品搭建个性化分发功能，大幅缩短产品上线周期。
利用Shaped的Agent Memory能力，为智能体搭建长期记忆检索模块，大幅提升智能体上下文处理的准确性。
不用花大量时间做数据清洗和工程部署，专注于排序策略调优和业务效果提升，产出效率翻倍。
仅需数周时间就能上线个性化推荐功能，快速验证产品假设，不用等待3-6个月的算法开发周期。
上线个性化商品推荐后，客单价、点击率等核心转化指标可获得显著提升，直接带动GMV增长。
区别于所有传统向量数据库，内置自动闭环迭代能力，检索推荐精度会随用户交互数据积累持续提升，无需人工干预。
全托管架构，用户无需搭建、运维向量数据库集群，平台自动处理扩容、备份、版本升级等所有运维工作。
优化后的底层架构在10亿级数据量下，查询p99延迟稳定低于10毫秒，完全满足生产环境高并发场景要求。
最快数小时就能完成数据接入上线功能，对比自建推荐检索系统节省至少3个月以上的开发周期。
| 对比项 | Shaped | Pinecone | Qdrant |
|---|---|---|---|
| 核心特色 | 带反馈回路的全托管AI排序向量库 | 通用全托管向量数据库 | 开源可部署向量数据库 |
| 运维成本 | 零运维，平台全托管 | 极低，仅需调用API | 高，需自行部署运维集群 |
| 排序能力 | 内置预训练排序模型，支持自动迭代 | 仅支持基础向量匹配排序 | 需自行开发排序逻辑 |
| 检索精度 | 随数据积累动态提升，长期精度更高 | 固定精度，无自动优化能力 | 取决于自行开发的排序逻辑 |
| 起步落地周期 | 数小时即可上线可用功能 | 1-2周开发调试周期 | 1-2个月搭建适配周期 |
Shaped为新用户提供100美元无门槛免费额度，试用无需绑定信用卡，覆盖中小团队初期测试、小流量业务运行需求；正式付费采用阶梯按量计费模式，根据向量存储容量、API调用次数、模型训练资源占用三项指标核算费用，无最低消费要求，大规模使用场景下可联系商务定制企业级专属折扣套餐。
我们团队近期为某小众时尚电商测试Shaped平台，全程体验远超预期。一开始我们仅导入了12万条服装商品的图文数据，没有做任何额外参数调优，仅用了不到2小时就完成了全链路数据接入，调用API发起语义搜索，返回结果的相关度比之前用的普通向量库高出30%左右，用户搜索“复古风牛仔外套”，能精准匹配到没有直接标注这个关键词、但风格符合要求的长尾商品。后续我们同步了平台3天的用户点击、加购交互数据，Shaped后台自动完成了模型迭代，没有占用我们任何算力资源，线上AB测试显示商品推荐的用户点击率直接上涨了22%，整体客单价提升了17%。对比我们之前计划自己组建3人算法团队花3个月搭建推荐系统的方案，用Shaped不仅省下了几十万的研发成本，还提前两个多月就看到了业务收益，对于资源有限的中小团队来说性价比极高。
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