오프라인 회의 비서를 위한 AI 구축: 자동 회의록 작성을 위한 모든 것

디스크립션은 텍스트로만 구성해줘. 오프라인 회의 비서 AI 구축에 대해 상세히 알려드립니다. 다양한 도구들을 이용하여 효율적인 자동 회의록 작성을 할 수 있는 방법을 공유합니다. 이를 통해 기업의 업무 효율성을 높일 수 있습니다.

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오프라인 회의 비서 AI가 필요한 이유

회의는 여전히 많은 시간을 차지하는 중요한 업무이지만, 효율적으로 회의록을 작성하는 것은 점점 어려워지고 있습니다. 특히 하이브리드 근무 환경에서는 모든 팀원이 회의 내용을 정확하게 이해하는 것이 무엇보다 중요해졌지요. 개인적으로도 회의가 끝난 후 내용을 메모하는 데 어려움이 있었어요. 그래서 회의 비서 AI를 만들기로 결심했습니다.

하지만 기존의 클라우드 기반 시스템은 기업의 개인정보 유출 우려 때문에 사용하기에 꺼려지게 되더군요. 더군다나 대부분의 서비스는 유료로 운영되어 비용 부담이 커질 수 있어, 저도 여러 번 고민했어요. 따라서 오프라인에서도 사용할 수 있는 시스템을 구축하고자 하여 n8n을 이용한 자동화 워크플로우를 활용하게 되었어요.

아래에서는 n8n, Whisper 음성 인식 엔진, 그리고 LLM(Large Language Model)을 이용한 회의 비서 시스템의 설정 방법을 안내드릴게요.

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시스템 구성 요소 선택하기

1. 하드웨어 요구사항

회의 비서를 구축하기 위해서는 우선 적절한 하드웨어가 필요해요. 제가 권장하는 기본 사양은 다음과 같아요:

요구사항	최소 사양	권장 사양
프로세서	Intel N100 또는 AMD 동급 프로세서	Core i5/Ryzen 5 이상
RAM	16GB	32GB
SSD	128GB	256GB 이상
GPU	–	NVIDIA GPU(선택사항)

이 기본 사양이라도 저전력 미니PC로 기능을 구현할 수 있지만, 대규모 언어 모델을 활용하거나 실시간 음성 인식이 필요한 경우에는 더 높은 사양이 필요할 수 있어요.

2. 소프트웨어 구성 요소

소프트웨어로는 n8n, Whisper 엔진, LLM을 결합하여 활용할 수 있어요. 각각의 세부 사항은 다음과 같답니다:

n8n: 워크플로우 자동화 도구로 다양한 서비스를 연결할 수 있어요.
Whisper 엔진:
로컬 옵션: Whisper.cpp (C++ 버전)
클라우드 옵션: OpenAI Whisper API
LLM(텍스트 요약 및 정리):
로컬 옵션: Ollama(Llama 3) 등의 다양한 모델
클라우드 옵션: OpenAI GPT 모델 등

n8n 설치하기

n8n을 설치하는 방법은 두 가지가 있어요. 제가 사용해본 경험상 Docker를 이용한 설치가 가장 간편하더라고요.

Docker를 이용한 설치

Docker 및 Docker Compose 설치 여부 확인
docker-compose.yml 파일 생성

yaml 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

n8n 실행: docker-compose up -d
브라우저에서 http://localhost:5678로 접속하여 로그인

직접 Node.js 환경이 있다면 간단하게 설치할 수 있어요. npm install n8n -g 명령어로 진행하시면 됩니다.

Whisper 음성 인식 설정하기

음성 인식을 위한 Whisper의 설정 과정은 두 가지 방식으로 가능합니다.

1. 로컬 Whisper.cpp 설치

Whisper.cpp는 OpenAI Whisper를 C++로 최적화 한 버전이에요. 이 설치는 다음과 같은 절차로 진행됩니다:

Whisper.cpp 저장소 클론하기:

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

컴파일하기:

bash make

모델 다운로드
bash # small 모델 다운로드 (권장) bash ./models/download-ggml-model.sh small

2. OpenAI Whisper API 설정

OpenAI Whisper API를 이용하면 클라우드 방식으로 손쉽게 음성 인식을 하실 수 있어요. API 키를 발급받고 환경 변수에 추가하시면 됩니다.

bash export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

LLM 설정하기 – 텍스트 요약 및 정리

LLM을 이용해 회의 내용을 요약하고 중요한 포인트를 추출해요. 네 가지 방법을 활용할 수 있습니다.

1. Ollama를 통한 로컬 LLM 설정

Ollama 설치는 아래와 동일해요.

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

Llama 3 모델을 다운로드하고 실행하시면 되지요.

bash ollama pull llama3

2. OpenAI API를 통한 클라우드 LLM 설정

OpenAI API를 사용하는 경우에는 위와 같이 API 키를 활용하여 요약 작업을 도와줄 수 있어요.

n8n 워크플로우 구축하기

마지막으로 회의 비서를 완성하기 위해 n8n에서 워크플로우를 구축합니다.

1. 로컬 Whisper 사용한 경우

Execute Command 노드 사용하여 경로를 지정하고 음성을 처리하는 방법을 구현할 수 있어요.

2. OpenAI API 사용한 경우

HTTP Request 노드를 통해 OpenAI API와 통신하여 음성 전사 결과를 수신하고 랜덤한 프로세스를 트리거할 수 있습니다.

성능 최적화 팁

고품질 음성 인식을 위해 사용하던 마이크를 업그레이드하는 것이 좋다고 생각해요. 샘플링 품질도 상승시켜 16 kHz 이상의 높은 깨끗한 음성을 확보해야겠지요. Whisper 또는 LLM 모델의 프롬프트 최적화를 통해 요약 품질을 높일 수 있습니다.

시스템 확장 아이디어

발언자 구별 기능을 통합하여 회의의 각 발언자에 대한 전사 기록을 제공
질문-응답 기능 추가를 통해 회의록을 기반으로 추가적인 질문에 답변 제공

이러한 방식으로 프로그램을 적절하게 구축하면 기업의 효율성을 크게 높일 수 있을 거라고 믿어요.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Whisper가 무엇인가요?

Whisper는 OpenAI가 개발한 음성 인식 엔진으로 고급 전사 기능을 제공합니다.

n8n은 어떤 역할을 하나요?

n8n은 다양한 애플리케이션과 API를 연결해 자동화를 실행하는 워크플로우 도구로써 중요한 역할을 합니다.

오프라인 솔루션의 장점은 무엇인가요?

오프라인 솔루션은 데이터 보안 위험이 적고, 비용을 절감할 수 있는 장점이 있어요.

사용에 있어 필요한 하드웨어는 어떤 것이 있나요?

기본적으로 Intel N100 이상, 16GB RAM, 128GB SSD가 필요하지만 환경에 따라 조정할 수 있습니다.

이 시스템을 통해 기업은 비용 효율적인 회의록 자동화를 경험할 수 있을 거예요. Whisper와 LLM의 발전이 계속 이루어지면서 더 나은 성능을 기대할 수 있으니 사용해 보시면 좋겠어요!

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