비공개 인터뷰 전사: 소스 기밀성, 온디바이스 AI
기자는 소스를 보호합니다. 변호사는 의뢰인 통신을 보호합니다. 연구원은 참가자 신원을 보호합니다. 인터뷰 오디오를 클라우드 전사 서비스에 보내면 이 모든 게 위험에 노출됩니다. LocalRAG! v3.0은 인터뷰를 완전히 iPhone이나 Android에서 전사합니다 — 오디오는 기기를 절대 떠나지 않습니다. WhisperKit이 전사, AI가 정리, 수 시간 녹음에 AI Q&A로 검색 가능. 모두 기기에서, 모두 비공개.
문제
클라우드 전사 서비스(Otter, Rev, Fireflies)는 오디오를 자사 서버에 업로드해야 합니다. 탐사 보도에서 소스의 목소리가 제3자 데이터베이스에 남으면 위험할 수 있습니다. 법률 인터뷰에서는 변호사-의뢰인 특권이 문제 될 수 있습니다. IRB 프로토콜 하의 연구 인터뷰는 업로드가 참가자 동의를 위반합니다. 강력한 벤더 보안 약속이 있어도 오디오가 제3자 서버에 존재하는 것 자체가 프라이버시 위험입니다. 진짜 해결책은 하나뿐: 업로드하지 않기.
솔루션
LocalRAG!은 WhisperKit으로 인터뷰 오디오(MP3, M4A, WAV, AAC, FLAC)를 완전히 기기에서 전사합니다. LLM 정리 패스가 추임새를 제거해 직접 인용에 적합한 깔끔한 전사를 생성. 전사는 로컬에서 인덱싱되어 AI에 특정 주제 인용 검색, 인터뷰 대상이 주제에 대해 말한 내용 요약, 여러 인터뷰 간 발언 비교를 요청할 수 있습니다. 아무것도 업로드되지 않습니다.
인터뷰 녹음
어떤 음성 녹음 앱이든 사용. iOS 내장 음성 메모는 M4A 직접 내보내기. 파일을 LocalRAG!에 가져오기.
기기 내 전사
WhisperKit이 로컬 실행. 오디오 파일은 앱 샌드박스에 머묾 — OS 수준 격리. 전사 단계에서 네트워크 호출 없음.
검색과 인용
“소스가 마감일에 대해 뭐라고 했나?” — LocalRAG!이 타임스탬프 있는 정리된 전사 발췌 반환. 인용용으로 그대로 복사.
이점
소스 보호
탐사 보도의 첫 번째 규칙: 소스를 지켜라. 오디오가 기기를 떠나지 않습니다. 클라우드 침해, 소환장, 내부자 위협이 녹음을 노출할 수 없습니다.
특권 통신
변호사-의뢰인 인터뷰는 특권 유지. 제3자 처리가 없다는 건 제3자 발견 가능성이 없다는 뜻 — 민감한 법률 업무에 의미 있는 자세.
IRB 친화적 연구
IRB 프로토콜 하의 인간 대상 연구에서 기기 내 전사는 더 엄격한 동의서(“데이터는 제3자와 공유되지 않습니다”)를 충족하는 경우가 많습니다.
깔끔하고 인용 가능한 전사
Whisper 원시 출력에는 추임새가 있지만 LocalRAG의 LLM 정리 패스로 편집된 발언처럼 읽히는 전사 생성. 타임스탬프 인용과 함께 직접 인용.
이런 질문을 할 수 있습니다
“소스가 문서의 존재를 확인한 순간 찾기”
AI가 전사를 스캔해 확인 순간을 찾고 타임스탬프와 함께 정확한 인용 반환.
“증인이 3월 14일 회의에 대해 뭐라고 했나?”
3월 14일 언급 검색해 관련 발언을 그대로 반환.
“인터뷰 대상이 기업 문화에 대해 말한 것 요약”
특정 교류 인용과 함께 깔끔한 요약 반환.
“인터뷰 A와 B의 리더십에 대한 발언 비교”
둘 다 한 컬렉션에 넣으면 AI가 교차 참조해 차이를 나란히 제시.
Verdict
소스 기밀성과 특권이 중요할 때 온디바이스가 유일하게 수용 가능한 답입니다. LocalRAG! v3.0은 절대적 프라이버시를 요구하는 워크플로우에 WhisperKit 품질의 전사와 AI Q&A를 가져옵니다. 당신의 소스, 의뢰인, 연구 참가자는 그런 보호를 받을 자격이 있습니다.
FAQ
기기 내 전사가 클라우드만큼 정확한가요?
WhisperKit base는 명확한 영어 음성에서 약 85%, 한국어에서 약 80% 정확. 더 큰 모델을 사용하는 클라우드 서비스는 90-95%에 도달하지만 프라이버시와 그 점수를 맞바꾸는 것. v3.1에서 더 높은 기기 내 정확도가 필요한 사용자를 위해 선택적 Whisper small/medium 다운로드 도입 예정.
법적 절차용 축어 전사를 만들 수 있나요?
LocalRAG!의 LLM 정리 패스는 의도적으로 텍스트를 다듬습니다 — 추임새 제거와 불완전 문장 재구성. 축어 기록이 필요한 법적 절차에는 정리를 비활성화하거나(v3.0 설정 옵션) 비유창성을 보존하는 원시 Whisper 출력을 사용해야 합니다.
다중 화자 인터뷰는 어떻게 처리하나요?
현재 LocalRAG!은 모든 화자를 하나의 스트림으로 전사합니다. 화자 분리(“화자 1, 화자 2”)는 v4.0 로드맵에 있으며 — 클라우드 처리가 필요 없는 온디바이스 화자 분리 모델을 평가 중입니다.
LocalRAG!을 무료로 시작
무료 플랜으로 하루 5개 질문. 계정 불필요.