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- 실시간 음성 에이전트: STT→LLM→TTS “스트리밍 파이프라인”으로 1초 체감지연 깨는 구현 가이드
- 한 번에 끝내는 Video Understanding/Generation: “프레임 분석 파이프라인” 설계 패턴
- OCR + Document AI + LLM으로 “문서 이해/구조화 추출/표·PDF”를 끝내는 현실적인 설계도
- 프레임 예산 32장으로 2시간짜리 영상을 “이해/생성”하기: Video AI 파이프라인 설계 가이드
- “실시간 음성 에이전트” 구현의 승부처는 모델이 아니라 **파이프라인과 전송(WebRTC)** 이다
- “OCR → Document AI → LLM 구조화 추출” 스택이 재정의됐다: 표·PDF를 프로덕션에 넣는 현실적인 기준
- 0.9초 안에 말이 돌아오는 실시간 Voice Agent: STT·TTS·Realtime 모델 선택과 구현 포인트
- 토큰 예산이 병목인 시대: Video AI(understanding+generation)에서 “Frame Analysis Pipeline”이 승부를 가른다
- LLM 시대의 OCR Document AI: “문서 이해→구조화 추출”을 프로덕션에 넣는 설계 가이드
- 250ms 안에 “말 끊고-대답하는” 2026 실시간 Voice Agent 아키텍처: Realtime API vs Streaming STT→LLM→TTS, 무엇을 언제 쓰나
- 실시간 음성 에이전트, “STT+LLM+TTS”를 넘어선 설계 체크리스트
- 프레임을 “어떻게 볼지”가 성능을 갈라먹는다: Video AI(Understanding/Generation) 프레임 분석 파이프라인 심층 분석
- 말 끊김 없이 “대화가 되는” 2026년형 실시간 음성 에이전트: STT/TTS 파이프라인 vs Speech-to-Speech, WebRTC로 끝내기
- 멀티모달 Vision-Language Model, 2026년 6월에 “프로덕션에 넣는” 활용법: Structured Outputs + Vision 파이프라인 설계
- LLM 시대의 OCR Document AI: “레이아웃 + 스키마 + 검증”으로 표·PDF를 구조화 추출하는 법
- 프레임을 “샘플링”하던 시대는 끝났다: 비디오 AI(Understanding/Generation)와 프레임 분석 파이프라인 설계법
- 프로젝트에 “눈”을 달아주는 VLM(Vision-Language Model) 활용법: 문서·스크린샷·차트 분석을 프로덕션에 넣는 방법
- 프레임을 “그냥 샘플링”하던 시대는 끝났다: 비디오 AI(understanding+generation) 파이프라인 설계 가이드
- 멈칫(awkward pause) 없는 2026 실시간 Voice Agent: Streaming STT/TTS vs Speech-to-Speech Realtime의 승부처
- 멀티모달 Vision-Language Model 실전 활용법: “그림을 읽고, 근거를 뽑고, 구조화해 자동화까지”
- 실시간 음성 에이전트 2026: STT/TTS가 아니라 ‘Audio-to-Audio’ 아키텍처 전쟁이 시작됐다
- 멀티모달 VLM 실전 활용법: “이미지 이해 + Structured Output + Grounding”으로 제품에 붙이는 방법
- 실시간 음성 에이전트: STT/TTS를 “파이프라인”이 아니라 “스트림”으로 재설계하기
- 멀티모달 Vision-Language Model을 “이미지 분석 AI”로 실전에 꽂아 넣는 법
- 실시간 음성 에이전트의 스택 지도: STT/TTS/LLM을 “대화 지연 1초대”로 묶는 법
- VLM(Vision Language Model)로 “이미지 분석 AI”를 제품에 넣는 법: 멀티모달 설계부터 비용/정확도 최적화까지
- 실시간 음성 에이전트: STT/TTS를 “파이프라인”이 아닌 “스트리밍 런타임”으로 다루는 법
- 멀티모달 VLM(Vision-Language Model) 활용법: “이미지 → 구조화된 데이터” 파이프라인을 가장 단단하게 만드는 법
- 실시간 음성 에이전트 2026: “STT→LLM→TTS”를 넘어 Speech-to-Speech로 가는 설계와 구현