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Dev.toAI/ML
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11종 포맷 자동 변환 및 LLM 통합으로 오디오 데이터의 구조화된 Intelligence 추출
Além da Ditação: Como Extrair Inteligência Real de Conversas a partir de Áudio em Segundos
AI 요약
Context
기존 STT 기반 파이프라인의 단순 텍스트 출력 방식에 따른 세만틱 문맥 결여 문제 발생. 다양한 오디오 포맷 처리 및 인프라 구성으로 인한 DevOps Overhead가 시스템 확장성의 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- 미디어 시그니처 분석 기반의 Universal Transcoding 레이어를 구축하여 11종 이상의 산업 표준 포맷 자동 최적화
- 기업용 Continuous Speech Recognition 엔진을 통한 고정밀 문맥 유지 및 텍스트 전사 처리
- 전사 완료 즉시 LLM 기반 Semantic Analysis를 수행하여 비정형 텍스트를 구조화된 JSON 객체로 변환
- 파일 크기 100MB 및 처리 길이 7분 제한 설정을 통한 응답 지연 시간 최소화 및 High Availability 확보
- 처리 완료 후 임시 데이터를 즉시 삭제하는 Zero Retention 정책을 적용한 데이터 프라이버시 설계
실천 포인트
오디오 분석 시스템 설계 시 단순 전사보다는 LLM을 결합한 구조화된 데이터 추출(Structured Output)에 집중하고, 입력 포맷의 다양성을 해결하기 위한 전처리 레이어를 API 진입점에 배치할 것