효과적인 오프라인 회의록 작성을 위한 AI 비서 구축하기: n8n, Whisper 및 LLM 활용법

효과적인 오프라인 회의록 작성을 위한 AI 비서 구축하기: n8n, Whisper 및 LLM 활용법

작성자:


효과적인 오프라인 회의록 작성을 위한 AI 비서 구축하기: n8n, Whisper 및 LLM 활용법

디스크립션은 텍스트로만 구성해줘. 회의록 작성을 위해 n8n, Whisper, LLM을 활용하는 방법에 대해 상세히 알려드립니다. 제가 직접 경험해본 결과로는 이 시스템은 안전하게 데이터를 처리하며, 효율적이고 경제적인 회의록 작성 가능성을 제공하더군요.

목차

AI 회의 비서 시스템이 필요한 이유

우리가 일을 하다 보면 회의는 필수적이지만, 그 회의 내용을 기록하는 것은 생각보다 많은 시간과 노력이 들어요. 제가 경험한 바에 따르면 하이브리드 근무 환경에서는 팀원들이 회의 내용을 잘 이해하고 기록하는 것이 더 중요해졌죠. 그러나 수동으로 회의록을 작성하는 것은 집중력을 흩트리고 중요한 정보가 누락되는 일이 많아요. 이런 문제점을 해결하기 위해 AI 기반의 회의 비서 시스템이 제안되었는데, 기존의 솔루션은 종종 클라우드에 의존하고 있어 보안 문제나 비용 부담이 있을 수 있어요. 제가 알아본 바로는, 이를 극복할 수 있는 최적의 해법이 n8n과 Whisper를 이용한 오프라인 회의 비서 AI 시스템을 구축하는 것이랍니다.

 

👉 ✅ 상세정보 바로 확인 👈



 

  1. 시스템 구성 요소 선택하기

회사의 필요와 안정성에 따라 시스템을 구축하기 위해 먼저 하드웨어와 소프트웨어를 선택해야 해요. 제가 알아본 기반 사양은 다음과 같아요.

요구 사항 권장 사양
최소 요구 사항 Intel N100 또는 AMD 동급, 16GB RAM, 128GB SSD
권장 요구 사항 Core i5/Ryzen 5 이상, 32GB RAM, 256GB SSD 이상
  • 하드웨어 요구사항:

  • 저전력 미니PC에서도 기본적인 기능은 가능하나, 실시간 처리 시에는 더 높은 성능이 필요할 수 있어요.

  • 소프트웨어 요구사항:

  • n8n(워크플로우 자동화 도구)
  • Whisper 엔진(음성 인식)
    • 로컬 옵션: Whisper.cpp
    • 클라우드 옵션: OpenAI Whisper API
  • LLM(텍스트 요약)
    • 로컬 옵션: Ollama(Llama 3)
    • 클라우드 옵션: OpenAI GPT 모델

n8n 설치하기

n8n은 노드 기반의 워크플로우 자동화 도구로, 다양한 서비스와 앱을 연결해주는 역할을 해요. 개인적으로 Docker를 이용한 설치를 추천해요. 아래는 Docker를 사용한 n8n 설치 방법이에요.

  1. Docker와 Docker Compose 설치 여부 확인
  2. 다음 내용을 포함한 docker-compose.yml 파일 생성
  3. 아래 명령어로 n8n 실행

yml
version: "3"
services:
n8n:
image: n8nio/n8n:latest
ports:
- "5678:5678"
environment:
- N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
- N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
- N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=password
- N8N_HOST=localhost
- WEBHOOK_TUNNEL_URL=http://localhost:5678/
volumes:
- ~/.n8n:/home/node/.n8n

명령어: docker-compose up -d

그 후 브라우저 주소창에 http://localhost:5678을 입력하여 n8n 대시보드에 로그인할 수 있어요.

로컬 Whisper 음성 인식 설정하기

Whisper는 음성을 텍스트로 전환하는 데 유용한 툴이에요. 이 엔진을 로컬 환경에서 이용하려면 아래와 같이 설정하면 돼요.

  • Whisper.cpp 클론:
    bash
    git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git
    cd whisper.cpp

  • 컴파일하기:
    bash
    make

  • 모델 다운로드:
    bash
    bash ./models/download-ggml-model.sh small

이 과정 후, 마이크를 통해 실시간 음성 인식 기능을 테스트해볼 수 있어요.

OpenAI Whisper API 설정하기

클라우드 방식을 선호한다면 OpenAI Whisper API를 구현할 수 있어요. 이 때는 OpenAI API 키를 발급받아야 하며, n8n에서 별도의 설정 없이 HTTP Request 노드를 통해 바로 사용할 수 있답니다.

LLM 설정하기: 텍스트 요약 및 정리

회의 내용을 더 효과적으로 출력하기 위해 LLM의 사용이 필요해요. 여기에 사용되는 Ollama와 Llama 3는 로컬 LLM의 좋은 예시죠. 제가 실제로 해본 바에 따르면, 이 조합이 품질 좋은 요약을 제공해 주더군요.

  1. Ollama 설치:
    bash
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

  2. Llama 3 모델 다운로드:
    bash
    ollama pull llama3

  3. 모델 실행 및 테스트:
    bash
    ollama run llama3

이렇게 초기 설정을 마친 후엔 LLM을 통해 텍스트 요약 작업을 진행할 수 있습니다.

n8n 워크플로우 구축하기

이제 n8n을 활용하여 전체적인 시스템을 연결하는 차례에요.

  1. 로컬 Whisper 워크플로우
  2. Execute Command 노드를 사용하여 Whisper의 음성인식 기능을 연결할 수 있어요. 예를 들어, 음성 전사를 스크립트로 처리할 수 있답니다:

“`python
import sys
import json
import whisper

…
if name == “main“:
transcribe_audio()
“`

  1. OpenAI API 워크플로우

  2. HTTP Request 노드를 통해 OpenAI API와 연결, 음성 파일을 전송하여 처리할 수 있어요.

  3. LLM 요약 단계

  4. LLM을 통해 회의 내용 요약 및 행동 아이템 추출하기.

성능 최적화 팁

워낙 다양한 요소들이 연결된 시스템인 만큼 성능을 최적화하는 것도 중요한 요소에요. 음성 인식 품질을 높이기 위해 추천드리는 부분은 다음과 같아요.

  • 고품질 마이크 사용: 콘퍼런스 마이크 또는 소음 제거 마이크 선택
  • 샘플링 품질 조정: 16 kHz 이상으로 설정

병렬 처리나 배치 처리를 통해 시스템 성능을 더 개선할 수 있어요.

시스템 확장 아이디어

향후 시스템 확장을 위해 다양한 아이디어가 떠오르네요. 예를 들어 화자 구분 기능이나 실시간 요약 업데이트를 통한 기능 추가를 고려해볼 수 있어요. 여러 언어 지원 또한 필요한 기능이라고 생각해요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

회의록 자동 작성 시스템은 안전한가요?

네, 로컬 시스템으로 구현되면 외부로의 데이터 유출 걱정을 덜 수 있어요.

어떤 하드웨어가 필요하나요?

기본적으로 Intel N100 또는 AMD 동급의 프로세서와 16GB RAM을 권장해요.

Whisper 음성 인식은 어떻게 작동하나요?

Whisper는 음성을 텍스트로 변환하는 엔진으로, CPU에서도 효율적으로 실행됩니다.

LLM은 어떻게 요약 작업을 수행하나요?

LLM은 입력된 텍스트를 바탕으로 중요한 정보를 요약하고 액션 아이템을 추출해요.

각자의 상황과 요구에 맞는 시스템을 만드는 데 많은 도움이 되셨으면 해요.

키워드: 회의 비서 AI, n8n 설치, Whisper 음성 인식, LLM 활용, 오프라인 회의록, 자동 회의록 작성, 화자 구분, NLP, 음성 전사, 하이브리드 솔루션, AI 회의 시스템

함께보면 좋은글!