論文の概要: A case study of Generative AI in MSX Sales Copilot: Improving seller productivity with a real-time question-answering system for content recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04732v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 13:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:07:54.361953
• Title: A case study of Generative AI in MSX Sales Copilot: Improving seller productivity with a real-time question-answering system for content recommendation
• Title（参考訳）: MSXセールスコパイロットにおける生成AIの事例研究:コンテンツ推薦のためのリアルタイム質問応答システムによる販売者の生産性向上
• Authors: Manpreet Singh, Ravdeep Pasricha, Nitish Singh, Ravi Prasad Kondapalli, Manoj R, Kiran R, Laurent Bou\'e
• Abstract要約: 我々は、売り手が顧客とライブで共有したり、通話中に参照したりできる関連資料や文書を入手するための、特にターゲットとするリアルタイム質問応答システムを設計する。 本稿では, 地震資料リポジトリを, 多様な販売資料のデータセットの比較的大規模な例とみなす。 私たちは、文書や販売業者が利用できる豊富なメタ機能のセットを活かした、精巧な方法で、エンジニアリングのプロンプトによってこれを達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.680292844010173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we design a real-time question-answering system specifically targeted for helping sellers get relevant material/documentation they can share live with their customers or refer to during a call. Taking the Seismic content repository as a relatively large scale example of a diverse dataset of sales material, we demonstrate how LLM embeddings of sellers' queries can be matched with the relevant content. We achieve this by engineering prompts in an elaborate fashion that makes use of the rich set of meta-features available for documents and sellers. Using a bi-encoder with cross-encoder re-ranker architecture, we show how the solution returns the most relevant content recommendations in just a few seconds even for large datasets. Our recommender system is deployed as an AML endpoint for real-time inferencing and has been integrated into a Copilot interface that is now deployed in the production version of the Dynamics CRM, known as MSX, used daily by Microsoft sellers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,売り手が顧客とライブで共有したり,通話中に参照したりできる関連資料や資料を入手することを目的とした,リアルタイム質問応答システムを設計する。 地震コンテンツリポジトリを,販売資料の多種多様なデータセットの比較的大規模な例として捉え,販売者のクエリのllm埋め込みと関連するコンテンツとのマッチングを実証する。 我々は、文書や販売業者が利用できる豊富なメタ機能を利用する、精巧な手法でこれを実現している。 クロスエンコーダリランカアーキテクチャを備えたバイエンコーダを使用して、大規模なデータセットであっても、最も関連性の高いコンテントレコメンデーションをわずか数秒で返却する方法を示す。 我々のレコメンダシステムはリアルタイム推論のためのAMLエンドポイントとしてデプロイされ、Copilotインターフェースに統合され、現在、Microsoftの売り手によって毎日使用されるMSXとして知られるDynamics CRMの本番バージョンにデプロイされています。

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