01 Purpose & ownership
필요한 문맥을 찾아 답변에 전달합니다.
긴 문서나 회의 영상을 다시 확인할 때 전체 내용을 반복해서 읽거나 듣는 대신 필요한 부분을 검색할 수 있도록 만들었습니다. 기획과 개발은 혼자 진행했고, 이후 학교 발표 자료로 활용했습니다.
Python·LangChain으로 입력 처리에서 답변까지 연결하고, 화면·검색 인덱스·임베딩 캐시의 역할을 구분했습니다.
02 Document workflow
문서 업로드 → 검색 → 스트리밍 답변
- PDF·TXT·DOCX 문서를 읽어 텍스트 조각으로 나눕니다.
- 조각을 임베딩하고 질문에 관련된 문맥을 검색합니다.
- 검색 문맥과 질문을 프롬프트에 전달해 답변을 생성합니다.
- 답변을 스트리밍으로 표시하고 화면 대화 이력을 보관합니다.
동일한 입력의 임베딩 결과는 파일 캐시에 저장해 재사용하도록 구성했습니다. 화면에 표시한 이전 대화와 모델에 전달하는 검색 문맥은 서로 다른 상태입니다.
03 Meeting workflow
영상의 음성을 텍스트 입력으로.
영상에서 음성을 추출해 10분 단위로 나누고 Whisper로 전사해 문서화했습니다. 긴 전사문은 첫 요약을 만든 뒤 기존 요약과 다음 조각을 함께 전달하는 refine 흐름으로 구성했습니다. 같은 전사문에서 질문과 관련된 내용을 찾는 검색 체인도 연결했습니다.
04 Validation & scope
직접 확인한 동작과 남은 작업.
- 문서 업로드부터 답변 표시까지 동작을 확인했습니다.
- LangSmith에서 검색 문맥과 체인 실행 기록을 살폈습니다.
- 회의 영상의 음성 추출·Whisper 전사·문서화 흐름을 확인했습니다.
회의 Q&A는 검색 체인 구성까지이며 반환 답변의 화면 출력은 보완 대상입니다. 검색 품질·요약 품질의 개선율이나 운영 성능은 측정하지 않았습니다. 공개 소스의 의존성·import 경로는 실행 전에 조정할 부분이 있어 README에 남겼습니다. 이번 문서 정리에서 유료 API 통합 실행을 재현하지 않았습니다.
05 Source
구현과 실행 전 확인 사항
실제 분할 설정, 체인 구성과 파일 구조, 미완성 범위는 공개 저장소에서 확인할 수 있습니다.
문서·회의 RAG 코드와 README ↗ (새 탭)