# Polygres vs Shaped

Polygres は月間 4,018 訪問、前月比成長率 -52.3%、料金体系フリーミアムを記録しています。Shaped は月間 11,871 訪問、成長率 -39.2%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。

| 指標 | [Polygres](https://openaitools.app/ja/tool/polygres) | [Shaped](https://openaitools.app/ja/tool/shaped) |
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| ウェブサイト URL | https://polygres.com | https://www.shaped.ai |
| カテゴリ | AI開発者ツール, AI Agent, AIナレッジグラフ, AI API | AI 検索エンジン, AI API, Large Language Models (LLMs), AI SNS |
| 料金モデル | フリーミアム | 料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 4,018 | 11,871 |
| 前月比成長率 | -52.3% | -39.2% |
| 主要市場 | グローバル | アメリカ合衆国 |
| ダイレクト訪問 | 1,605 | 4,726 |
| レビュースコア | 4.1 | 4.8 |
| 保存数 | 0 | 3 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |

## Polygres

Polygresは、PostgreSQLをAIネイティブアプリケーションの土台として扱う検索プラットフォームです。チームにベクトル専用データベースへの移行を求めるのではなく、Postgres上にGraphRAG的な検索レイヤーを仮想化します。既存のリレーショナルレコード、埋め込みベクトル、テキストインデックスはそのままに、エージェントは1回のリクエストで意味による検索、リレーションのたどり、語句の完全一致を行えます。

プラットフォームは4つの相補的な検索モードを備えます。意味を扱うベクトル検索、マルチホップな関係や最短経路型クエリのためのグラフ探索、正確な語句に一致する全文検索、それらを組み合わせたハイブリッド検索です。開発者はホステッドのプレイグラウンド、プロジェクトやデータ投入を管理するCLI、本番アプリ向けの型付きPython SDKから利用できます。

マネージドプラットフォームの背後には、Postgres内でグラフ探索を行うpgGraphと、AI検索を担うpgContextという2つのオープンソースエンジンがあり、コードの確認、ベンチマーク、セルフホストが可能です。Polygresは自社ホストのデータベースと既存Postgresへの接続の両方をサポートし、エージェントメモリ、出典付きの根拠ある回答、商品のセマンティック検索、レコメンデーションを主な用途としています。

**料金とプラン:** Polygresはフリーミアムモデルで、開始用の無料枠と本番ワークロード向けの有償マネージドプランを提供します。具体的な価格は公式の料金ページに掲載されているため、予算検討時はそちらを確認してください。

- **統合検索API:** グラフ・ベクトル・全文・ハイブリッド検索を一貫したインターフェースで問い合わせでき、複数システムの接続が不要です。
- **Postgres上のグラフ探索:** オープンソースのpgGraphがレコード間の関係をたどり、データを移さずにマルチホップや最短経路型の検索を実現します。
- **ベクトル検索とハイブリッド検索:** 埋め込みによるセマンティック検索とスパース・全文一致を組み合わせ、意味と正確な語句の両方に対応します。
- **開発者ツールキット:** ダッシュボードのプレイグラウンド、データ投入と設定用のCLI、型付きPython SDKで、試作から本番投入までをスムーズに進められます。
- **マネージドまたは既存Postgres:** Polygresホストのデータベースから始めることも、既存のPostgresに接続して現行システムを拡張することもできます。

**強み:** 既存のPostgreSQLをそのまま活かせ、専用ベクトルストアへの移行が不要; 1つのプラットフォームで4つの検索方式を統合し、RAG構成の構成要素を削減; 中核エンジンpgGraphとpgContextがオープンソースで、内部を確認しセルフホスト可能; 使い慣れたPostgresのツール、SQL知識、接続方法をほぼそのまま活用できる

**制約・デメリット:** チームとコミュニティは比較的初期段階で、長期的なサポートやエコシステムの成熟は発展途上; 新しい製品のため、成熟したベクトルデータベースに比べて第三者によるチュートリアルや連携が少ない; フルマネージドの利便性はホステッドサービス利用が前提で、オープンソースエンジンだけでは得られない

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/polygres.md)

## Shaped

Shaped は自らを「フィードバックループを備えた唯一のベクトルデータベース」と位置づけています。静的な埋め込みストアではなく、クリック、購入、視聴時間といったあらゆるユーザー行動から継続的に学習し、製品が使われるほど検索結果が精度を増します。1 つの ShapedQL クエリで、テキスト、ユーザー ID、アイテム ID による検索、フィルタリング、ML モデルによるスコアリング、多様性のための再ランキングを同時に実行できます。

アーキテクチャは 3 層構造です。クエリ層は 50ms 未満のレイテンシでリアルタイム検索とランキングを担います。インテリジェンス層は動的な埋め込み、ユーザーとアイテムのコンテキスト、継続的なモデル学習を管理します。データ層は Snowflake、BigQuery、Redshift、Kafka、PostgreSQL、Shopify、Amplitude など 30 以上のソースに接続し、ETL なしでバッチデータとストリーミングデータを単一スキーマに統合します。

Shaped は SOC 2 Type II 認証、GDPR/CCPA/HIPAA 準拠、99.95% のアップタイム SLA をうたう企業向けのセキュリティを備え、50 億件以上のドキュメント規模に対応します。サイトには Shaped が Whatnot に買収されたと記載されていますが、製品は Shaped ブランドで運営を続けており、新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用できます。

**料金とプラン:** 価格は要問い合わせ。新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用でき、Shaped Cloud のプランは利用量と規模に応じて見積もられます。

- **ShapedQL 統合クエリ言語:** SQL ライクな単一クエリで、セマンティック検索、キーワード検索、行動モデルを横断した検索・フィルタ・スコアリング・再ランキングを実行します。
- **パーソナライズされたハイブリッド検索:** セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせ、各ユーザーの予測クリック率とエンゲージメントで結果を再ランキングします。
- **継続学習のフィードバックループ:** ML モデルがライブのインタラクション信号で再学習し、トラフィックの増加に伴ってランキング品質が自動的に向上します。
- **30 以上のネイティブコネクタ:** Snowflake、Kafka、BigQuery、Shopify などのデータウェアハウス、分析ツール、イベントパイプラインから ETL なしでデータを取り込みます。
- **50ms 未満の配信とエンタープライズ規模:** 50 億件以上のドキュメントを 99.95% のアップタイム SLA で処理し、SOC 2 Type II、GDPR、CCPA、HIPAA に準拠します。

**強み:** ベクトル検索、ML 再ランキング、学習を単一クエリに統合し、脆弱なマルチベンダー構成を置き換える; 実際のインタラクション信号から継続的に学習し、結果が自動的に改善する; 広範なコネクタで ETL なしにバッチとストリーミングのデータを取り込める; 強固なコンプライアンス（SOC 2 Type II、GDPR、HIPAA）と 99.95% アップタイム SLA を公開

**制約・デメリット:** 価格が見積もり制のため、営業に問い合わせるまでコストを把握しにくい; ShapedQL とパイプラインの概念は、レレバンスエンジニアリングに不慣れなチームには学習曲線がある; 現在は Whatnot 傘下のため、長期的な単独ロードマップの明確さは買収先に依存する可能性がある

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/shaped.md)

## よくある質問

### Polygres と Shaped の月間トラフィックはどのように比較されますか？

Polygres の月間訪問数は 4,018、Shaped は 11,871 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。

### 成長率はどのように比較されますか？

Polygres の前月比成長率は -52.3%、Shaped は -39.2% です。

### 料金はどのように比較されますか？

Polygres: フリーミアム。Polygresはフリーミアムモデルで、開始用の無料枠と本番ワークロード向けの有償マネージドプランを提供します。具体的な価格は公式の料金ページに掲載されているため、予算検討時はそちらを確認してください。 Shaped: 料金は要問い合わせ。価格は要問い合わせ。新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用でき、Shaped Cloud のプランは利用量と規模に応じて見積もられます。

## 代替ツール

| # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Exa](https://openaitools.app/ja/tool/exa-ai) | 1,062,574 | +16.8% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | AIエージェントのためのWeb検索APIとクローラー | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/exa-ai.md) |
| 2 | [You.com](https://openaitools.app/ja/tool/you) | 948,349 | +7% | フリーミアム | AI モデルにリアルタイムのウェブデータを届ける検索・推論 API | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/you.md) |
| 3 | [Algolia](https://openaitools.app/ja/tool/algolia) | 689,970 | -11% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | モダンなアプリとコマースのための AI 検索・検索基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/algolia.md) |
| 4 | [Pinecone](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone) | 286,732 | -31% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | Pinecone is a managed vector database and AI knowledge platform for building retrieval-augmented generation (RAG), semantic search, and agent memory. It stores vector embeddings at scale, makes writes searchable within s | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone.md) |
| 5 | [Jina AI](https://openaitools.app/ja/tool/jina-ai) | 280,782 | -16.5% | フリーミアム、有料 | 埋め込み・リランカー・Reader API で構築する検索基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/jina-ai.md) |
| 6 | [supermemory](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1) | 156,579 | -7.7% | 料金は要問い合わせ | あらゆるAIエージェントに永続的な文脈を与えるメモリ／継続学習エンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1.md) |
| 7 | [Yep.com](https://openaitools.app/ja/tool/yep-com) | 155,834 | +6.2% | 無料 | Ahrefs のインデックス上に構築された独立系ウェブ検索・エージェント検索 API | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/yep-com.md) |
| 8 | [Meilisearch](https://openaitools.app/ja/tool/meilisearch) | 119,713 | -21.5% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | セルフホストもクラウドも選べる超高速検索エンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/meilisearch.md) |
| 9 | [Zilliz](https://openaitools.app/ja/tool/zilliz) | 108,886 | -16.4% | Freemium, Paid, Free, Contact for Pricing | Zilliz is the company behind Milvus, the open-source vector database, and offers Zilliz Cloud — a fully managed vector database service built for large-scale AI retrieval, RAG, and similarity search workloads. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/zilliz.md) |
| 10 | [Qdrant](https://openaitools.app/ja/tool/qdrant-io) | 72,992 | -38.4% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Qdrant is an open-source vector search engine and database, written in Rust, for high-performance similarity search in AI applications. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qdrant-io.md) |

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出典: https://openaitools.app/ja/compare/polygres-vs-shaped

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