Shaped

ShapedQL은 하나의 문장에서 검색, 필터링, 점수화, 재정렬을 하게 해준다. 가진 맥락에 따라 텍스트, 사용자 ID, 아이템 ID로 가져올 수 있고, 같은 질의에서 시맨틱 검색과 키워드 검색을 섞을 수 있다. 이것이 단순한 벡터 스토어와의 핵심 차이다. 벡터 스토어는 유사도 매칭만 하고, 결과에 비즈니스 로직도 개인화도 담기지 않는다.

피드백 루프는 Shaped가 앞세우는 기능이다. 모든 상호작용이 앞으로의 결과를 밀어주므로, 시스템은 첫날 임베딩이 담은 상태로 얼어붙는 대신 사람이 쓸수록 좋아진다. 그게 핵심이다. 랭킹 엔진과 정적 인덱스를 가르는 지점이다. 그리고 팀이 벡터 스토어, 리랭커, 피처 스토어, 누군가 살려둬야 하는 수많은 접착 코드로 자체 파이프라인을 짜는 대신 Shaped를 고르는 이유다.

Shaped는 시맨틱 검색과 키워드 검색을 섞고, 자사 클릭 데이터로 학습한 모델로 재정렬한다. 엔진이 누가 묻는지 알기 때문에 모두에게 같은 목록을 돌려주는 대신 사용자별, 아이템별로 결과를 조정할 수 있다. Python SDK, TypeScript SDK, MCP로도 접근할 수 있다.

Segment, Amplitude, BigQuery 등 여러 소스용 커넥터가 배치와 스트리밍 데이터를 통합 스키마로 끌어온다. 실시간이면서 내구성 있는 피처 스토어가 그 데이터를 학습과 서빙 양쪽을 위해 수집하고 변환한다. 따로 볼트로 조립할 시스템이 없다. 즉 랭킹 데이터의 기반이 하나가 되고, 시간이 지나며 벌어지는 느슨하게 연결된 서비스 묶음이 되지 않는다.

Shaped는 50밀리초 이내에 결과를 돌려준다. 그래서 검색과 피드가 즉각적으로 느껴진다. 지속적인 ML 파이프라인이 100ms 미만 지연으로 모델을 서빙하고, 플랫폼은 하루 1억 건이 넘는 질의를 처리한다고 밝힌다. 여기서 속도는 허세 지표가 아니다. 느린 응답이 클릭과 이탈의 차이를 만드는 라이브 제품에서 개인화 랭킹을 쓸 만하게 만드는 요소다.

Shaped Cloud는 완전 관리형이며, 자동 확장, 모니터링, 유지보수를 대신 처리하고 보고된 가동률 SLA는 99.95%다. SOC 2 Type 2 인증을 받았고, 저장 시와 전송 시 암호화에 더해 AWS PrivateLink를 지원한다. 인프라 팀이 필요 없다. 전담 플랫폼 조직이 없는 팀의 운영 부담을 크게 덜어준다.