티로 Tiro 같은 서비스 제작하기: 회의록·할 일 추출·지난 회의 검색 제작법

핵심 요약

1. 회의 음성에서 발언·결정 사항·할 일을 정리하고 지난 회의 검색과 문서 저장까지 연결합니다. 2. RTZR STT API·Claude API·OpenAI File Search·Notion API를 기능별 후보로 활용합니다. 3. 시간과 화자 확인, 담당자·기한 검증, 회의 접근 권한과 중복 저장 방지는 자체 구현합니다.

티로 AI 회의록에서 참고할 가치는 회의 내용을 다시 듣는 시간을 줄이고 후속 업무로 연결하는 것입니다. AI 회의록 서비스 개발에서는 요약 문장을 만드는 일과 실제 결정 사항을 확정하는 일을 구분해야 합니다. 다음은 유사 기능을 직접 만드는 구성입니다.

회의 녹음 텍스트 변환하기

입력은 이용 권한을 확보한 회의 음성과 회의 식별자입니다. RTZR STT API로 발언을 텍스트로 변환하고 시간 구간을 연결하는 구성을 사용할 수 있습니다. 선택한 기능의 화자 구분 지원 범위를 확인하고, 인식된 화자와 실제 참석자의 연결은 검토할 수 있게 합니다.

자체 코드는 긴 녹음을 처리 단위로 나누고 순서와 중복 구간을 관리합니다. 전문용어나 이름이 틀렸을 때 원래 시간 구간을 들으며 수정하도록 연결합니다. 출력은 시간별 발언과 검토 상태이며, 인식 실패한 구간을 조용히 빠뜨리지 않도록 표시합니다.

요약과 회의 액션 아이템 자동 추출하기

입력은 확인한 발언과 회사의 회의 양식입니다. Claude API로 안건·논의 내용·결정 사항·할 일을 구분한 초안을 생성할 수 있습니다. 담당자와 기한이 발언에 없는 경우에는 임의로 채우지 않도록 규칙을 정합니다.

자체 로직은 각 결정과 할 일에 근거 발언의 시간 위치를 붙입니다. 제안만 나온 항목과 확정된 업무를 구분하고 사용자가 담당자·기한을 확인하도록 합니다. 출력은 검토 가능한 맞춤 양식 회의록이며, 승인한 항목만 이후 업무 연결 대상으로 사용합니다.

지난 회의를 근거와 함께 검색하기

입력은 질문과 사용자가 볼 수 있는 회의 기록입니다. OpenAI File Search를 검색 기능의 후보로 활용할 수 있습니다. 검색 결과를 다른 생성 모델에 연결하려면 별도 검색 결과 전달 구조가 필요하며, 모든 요청에 여러 모델을 함께 호출할 필요는 없습니다.

회의록 RAG 챗봇 구축에서는 프로젝트·참석자·회의 날짜와 접근 권한을 함께 관리합니다. 자체 코드는 회의록이 수정되면 검색 자료도 갱신하고, 최신 결정과 이전 논의를 구분합니다. 출력은 질문에 대한 답과 해당 회의·발언 위치이며 근거가 부족하면 추가 조건을 요청합니다.

확정 회의록을 업무 문서로 저장하기

입력은 검토가 끝난 회의록과 저장할 페이지·데이터베이스입니다. Notion API로 통합에 공유한 대상에 회의록을 저장하는 구성을 사용할 수 있습니다. 자체 코드는 저장 대상 권한과 문서 구조, 담당자 항목의 존재를 확인합니다.

Notion API 회의록 자동 저장에서는 회의 ID와 생성된 문서 ID를 연결합니다. 통신이 끊겨도 실제 문서가 만들어졌는지 먼저 확인한 뒤 재시도해 중복 문서를 방지합니다. 출력은 저장된 문서 주소와 항목별 처리 결과이며, 일부만 실패하면 해당 부분을 다시 처리할 수 있게 합니다.

수정과 보관을 관리하는 운영 화면 만들기

기업용 AI 회의록은 발언 원문, 요약 초안과 확정 회의록의 관계가 남아야 합니다. 사용자가 요약을 바꿀 때 수정자와 시점을 기록하고 이미 공유된 문서의 변경 여부도 보여줍니다. 회의 자료의 보관 기간과 삭제·열람 정책을 조직별로 적용합니다.

평가에는 이름·숫자 인식 오류와 담당자 누락, 제안을 결정으로 잘못 정리한 사례를 포함합니다. AI 스킬에는 회의 양식과 추출 원칙을 담고 실제 저장·권한 검사는 코드가 담당합니다. 필요한 회의 양식과 업무 연동 대상을 정리해 트램스 AI에 제작을 문의해 주세요: https://trams.co.kr/ai-si/contact/#inquiry