MSX Sales Copilot 中生成式 AI 的案例研究：使用实时问答系统提高销售员工生产力的内容推荐

Jan, 2024

MSX Sales Copilot 中生成式 AI 的案例研究：使用实时问答系统提高销售员工生产力的内容推荐

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

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Manpreet Singh, Ravdeep Pasricha, Nitish Singh, Ravi Prasad Kondapalli, Manoj R...

TL;DR我们设计了一个实时问答系统，专门为帮助销售人员获取他们可以与客户共享或在电话中参考的相关材料 / 文档而开发。通过以 Seismic 内容库作为多样化数据集的相对大规模示例，我们展示了如何使用销售人员的查询的 LLM 嵌入来与相关内容匹配。通过使用具有跨编码器后处理器的双编码器体系结构，我们展示了该解决方案如何在几秒钟内返回最相关的内容推荐，即使对于大型数据集也是如此。我们的推荐系统作为一个 AML 端点用于实时推理，并已集成到称为 MSX 的 Dynamics CRM 的生产版本中，该版本每天被微软销售人员使用。

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

real-time question-answering system seismic content repository llm embeddings bi-encoder with cross-encoder re-ranker architecture copilot interface

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使用产品元数据为对话式购物助手提供问题建议

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May, 2024

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Jun, 2018

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通过结合大型语言模型的先进技术，我们定义了一个新的问题空间，旨在通过混合类型和混合主动式对话提供产品推荐和教育价值的对话代理系统。我们通过构建 SalesBot 和 ShopperBot，对 SalesBot 与专业销售人员进行全面的人类研究比较，发现 SalesBot 在流畅度和信息量方面接近专业水平，但在推荐质量方面有所不足。我们强调了两者在提供真实信息方面的显著局限性，突出了在对话代理系统背景下确保忠实性的挑战。我们发布了代码并提供所有数据。

Oct, 2023

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Jan, 2024

智能导师：在 Teams 中利用 ChatGPT 和 Microsoft Copilot Studio 提供生成式人工智能学生支持和反馈系统

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May, 2024

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本文研究了对话推荐系统中的最近工作，并介绍了一种将上下文化的输入与学习模型联系起来以支持意图识别的方法，使用 transformer 基础模型在数据集 MSDialogue 上进行了性能评估。

Dec, 2022

封闭领域对话响应生成的实用方法

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Mar, 2017

利用自动会话评估器实现连贯和引人入胜的口语对话响应生成

本研究提出一个评估聊天机器人响应的系统，利用明确的反馈机制改进神经响应图生成模型，从而获得更具连续性和参与度的响应。

Apr, 2019

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Aug, 2019

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Feb, 2023