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슈네이더 일렉트릭은 Amazon Aurora와 Amazon Bedrock을 사용하여 생성 AI로 Salesforce 계정 계층 구조 관리를 자동화합니다.

에너지 관리 및 산업 자동화의 리더인 Schneider Electric은 CRM 시스템을 개선하기 위해 고객 계정을 정확하게 부모 엔티티에 연결하는 것을 목표로 했다. 이 프로세스는 판매 운영과 자원 할당을 최적화하는 데 필수적이었지만 수동적으로 집중적이었다. 이를 해결하기 위해 Schneider Electric은 2023년 4월에 생성적 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용했다. 처음에는 Amazon SageMaker Jumpstart에서 Flan T5 LLM을 사용하여 프로젝트의 가능성을 입증했다. 이후에는 Amazon Aurora와 Amazon Bedrock을 Salesforce CRM과 통합하여 솔루션을 개선했다. Amazon Bedrock은 안전하고 책임 있는 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용되는 관리 서비스로, Schneider Electric이 CRM 계정의 계층 구조를 매핑하는 데 LangChain에서 생성된 임베딩을 저장하는 데 사용되는 pgvector 확장을 지원하는 Amazon Aurora Serverless V2와 함께 사용되었다. 솔루션은 AWS Batch 작업이 Salesforce 계정 정보를 처리하고, Amazon Bedrock에서 Anthropic Claude 3을 사용하여 추천을 생성하고, 결과를 Aurora와 Amazon S3에 저장하는 것을 포함했다. 사용자 검토를 위한 맞춤 Streamlit 애플리케이션은 이러한 추천을 표시했다. 이렇게 자동화된 프로세스는 계정 계층 구조를 업데이트하는 데 걸리는 시간을 7분에서 3분으로 줄였다. LLM은 정확한 계정 계층 구조를 생성하는 데 중요한 역할을 했다. Amazon Aurora에서 벡터 검색을 통해 검색 엔진 결과, Dun & Bradstreet API 데이터를 통합하여 올바른 부모 엔티티를 추론하는 시스템을 구축했다. Amazon Bedrock의 유연성은 Schneider Electric이 비용과 성능을 최적화하는 데 다른 LLM 모델을 전환할 수 있도록 허용했다. 이러한 접근 방식은 계정 계층 구조 관리 비용을 60% 절감하고 효율성을 개선했다. 전반적으로 프로젝트는 AWS 서비스를 사용하여 운영을 혁신하고 개선하는 이점을 강조했다. Aurora Serverless v2와 pgvector, Amazon Bedrock에서 Anthropic Claude 3 Sonnet은 고객 계정 계층 구조를 관리하는 데 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공했다. 고급 AI 모델과 서버리스 아키텍처의 통합은 운영 오버헤드를 최소화하고 데이터 정확성을 보장했으며 시스템의 민첩성과 확장성을 보장했다.
aws.amazon.com
Schneider Electric automates Salesforce account hierarchy management with generative artificial intelligence (AI) using Amazon Aurora and Amazon Bedrock
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