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API 및 통합

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

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Gemini API를 활용한 장시간 비디오 인덱싱: 타임스탬프, 시각 정보 및 누락 구간 감사

Gemini API를 활용하여 장시간 비디오 녹화본을 인덱싱하는 엔지니어링 워크플로입니다. Files API를 통한 대용량 파일 업로드, Interactions API에서의 에이전틱(Agentic) 모드 초안 생성, 구조화된 데이터 행의 프로그래밍 방식 유효성 검증, 그리고 타임라인 누락 구간에 대한 정밀한 타깃 검수 파이프라인을 제시합니다.

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대용량 PDF에서 표 데이터를 추출하고 수치를 검증하는 방법

대용량 PDF에서 표를 추출할 때는 Files API와 nullable 스키마를 적용한 Gemini API 워크플로를 구성하는 것이 적절합니다. 모델이 생성한 페이지 번호와 인용 스니펫은 원문 위치를 찾기 위한 미검증 단서일 뿐, 사실을 입증하거나 환각을 방지하는 수단이 아닙니다. 따라서 추출된 값은 시각적으로 렌더링된 원본 PDF와 직접 대조하여 일치 여부를 확인해야 합니다.

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이메일에서 JSON 추출하기: 스키마 유효성이 데이터의 진실성을 보장하지 못하는 이유와 자동화 보호 방법

JSON Schema와의 구문적 일치성이 추출된 데이터의 사실적 정확성을 보장하지 못하는 이유를 분석하고, 내부 프로덕션 시스템으로 값을 라우팅하기 전에 애플리케이션 레벨에서 구축해야 하는 2단계 검증 파이프라인 설계 및 구현 방안을 설명합니다.

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