일상 업무용 AI

AI API, 아키텍처, 안정적인 LLM 도구에 관한 실용적인 글입니다.

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Gemini 3.5 Transcribe를 활용한 회의 전사 실무: 화자 분리, 타임스탬프, 커스텀 어휘 적용 가이드

Gemini 3.5 Transcribe를 활용해 전문 기술 용어가 포함된 45분 분량의 2인 비즈니스 회의 녹음본을 검증된 회의록 및 자막용 타임라인으로 변환하는 실무 가이드입니다. API 설정 플래그(smart 모드, diarization_mode, timestamp_granularities, custom_vocabulary)의 호환성 및 제약 사항을 분석하고, 30분 오디오 길이 제한을 극복하기 위한 오디오 분할 전략을 제시합니다. 공식 Python SDK를 이용해 2개 파트로 분할된 음원을 처리하고, 타임스탬프 오프셋 보정 및 화자 매핑을 거쳐 예비 데이터 구조를 생성하는 완전한 파이프라인을 다룹니다. 또한 자동 생성된 초안 파일(meeting_transcript.txt, word_timestamps.json)을 실무에 전달하기 전 수행해야 하는 청취 기반의 3단계 수동 품질 검증(화자 식별, 용어·수치 검증, 구간 연속성) 및 프로세스 중단 조건(Stop Conditions)을 상세히 설명합니다.

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OpenAI Image API의 트루 알파 채널: 투명 PNG 생성 및 검증 방법

OpenAI Image API를 통해 트루 알파 채널이 포함된 투명 PNG 그래픽 애셋을 생성하는 실무 가이드입니다. API 파라미터 설정과 단일 프롬프트 내에서 원치 않는 요소를 배제하는 문구 작성법, 그리고 Python Pillow를 활용해 가장자리 품질 및 알파 채널을 빠르고 정확하게 검증하는 방법을 다룹니다.

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