Stream Video와 LLM을 활용한 AI 미팅 어시스턴트 구축 가이드

핵심 기술

본 문서는 Stream Video의 강력한 인프라와 LLM(Large Language Models)의 자연어 처리 능력을 결합하여, 가상 회의의 생산성을 극대화하는 AI 미팅 어시스턴트 구축 방법을 상세히 안내합니다. 실시간 음성-텍스트 변환, 지능형 요약, 자동 액션 아이템 추출 기능을 통해 회의 내용을 효과적으로 관리하고 팀 협업을 강화하는 데 초점을 맞춥니다.

기술적 세부사항

• Stream Video 플랫폼 활용: 저지연 비디오/오디오 전송, 보안 및 안정적인 연결, 클라우드 녹화, 사용자 정의 레이아웃, 회의 후 녹취록 및 자막 접근 기능 등을 제공하는 Stream Video의 포괄적인 플랫폼을 기반으로 합니다.
• AI 미팅 어시스턴트 아키텍처: Stream Video에서 회의 오디오/비디오를 캡처하고, 이를 Speech-to-Text(STT)로 변환한 후, LLM API(예: Gemini)를 통해 분석(요약, 액션 아이템 추출)하는 파이프라인을 따릅니다.
• Node.js 백엔드 구축: Express 프레임워크를 사용하여 create-meeting (Stream 토큰 생성) 및 webhook (Stream 이벤트 처리), analyze-meeting (LLM 분석 요청) 엔드포인트를 구현합니다. .env 파일을 통해 Stream API 키, LLM API 키 등 환경 설정을 관리합니다.
• Webhook 처리: call.transcription_ready 이벤트를 수신하여 JSONL 형식의 녹취록을 다운로드하고 파싱하여 메모리에 저장합니다. 프로덕션 환경에서는 웹훅 시그니처 검증이 필수적입니다.
• LLM 통합: Gemini Pro와 같은 LLM을 사용하여 회의 내용을 분석하고, 간결한 요약과 핵심 토론 사항, 액션 아이템을 추출합니다.
• 개발 환경 설정: Stream 계정, LLM API 접근 권한, Node.js 및 npm/yarn 설치, React 및 Node.js 기본 지식이 요구됩니다.

개발 임팩트

이 솔루션을 통해 회의 중 중요한 정보 누락을 방지하고, 회의 내용을 효율적으로 요약하며, 실행 가능한 액션 아이템을 자동으로 추출하여 팀의 생산성과 의사 결정 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, 회의 참여자 간의 정보 불일치를 줄이고 후속 조치 지연을 최소화하는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응

(원문에 커뮤니티 반응에 대한 언급이 없어 생략합니다.)