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Dev.toAI/ML
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Local-first LLM 기반의 프라이버시 중심 음성 텍스트 변환 시스템 구축
I'm building local voice dictation that turns talk into finished text — commit messages, tickets, clean prose — all on your own machine
AI 요약
Context
기존 Cloud 기반 음성 인식 도구의 데이터 외부 전송으로 인한 보안 취약성 파악. 특히 기업의 Proprietary Code 및 규제 대상 데이터 처리 시 발생하는 Cloud 서비스 이용 불가 제약 해결 필요.
Technical Solution
- On-device Transcription을 위한 Whisper 모델 도입으로 오디오 데이터의 네트워크 전송 원천 차단
- Local LLM을 통한 Transcription 결과물의 후처리 및 목적별(Commit message, Ticket 등) 텍스트 정제 로직 구현
- OS 레벨의 입력 제어를 통한 Active App 대상 텍스트 직접 Paste 기능 설계
- Network-isolated 아키텍처 설계를 통한 외부 API 의존성 제거 및 데이터 주권 확보
- 사용자 선택 기반의 Cloud Key 플러그인 옵션을 통한 하이브리드 확장성 고려
실천 포인트
- 보안 요구사항이 높은 환경의 AI 도구 설계 시 Local-first 아키텍처 검토 - Whisper 및 sLLM을 활용한 On-device 파이프라인 구축으로 Latency 및 Privacy 최적화 - 도메인 특화 텍스트 생성을 위한 LLM 후처리 프롬프트 엔지니어링 적용