연구진은 복잡한 B2B 대화 분류에 어려움을 겪는 In-Context Learning(ICL)의 한계를 극복하기 위해 새로운 접근법을 제시했어요.
실제 B2B 대화에서 추출한 5가지 분류 작업을 담은 Call Playbook 데이터셋을 공개하고, verbose한 예시를 압축된 구조화된 분류 기준으로 변환하는 방법을 제안했어요.
새로운 방법은 토큰 사용량을 99% 줄이고, 기존 ICL 대비 최대 7%의 AUC를 향상시켰으며, 긴 문맥에서도 안정적인 성능을 유지했어요.