이번 학기 강의 영상 12시간 분량이 있고 시험은 2주 뒤. 어느 강의가 필요한 주제를 다뤘는지 기억 안 남. 영상 스크럽은 느리고 손으로 적은 노트는 불완전. LocalRAG! v3.0에 “고유값을 설명한 강의는?” 물어보면 정확한 30초 구간으로 점프. 폰이나 태블릿에서 완결, 클라우드 업로드 불필요.
녹화된 강의는 지식의 금광이지만 아무도 채굴하지 않습니다. 2배속 재생도 원본보다 빠르지만 여전히 느림. 손글씨 노트는 누락이 있고 교수가 제공한 슬라이드는 설명이 부족. 클라우드 전사 요약 서비스는 있지만 수 시간 영상 업로드는 프라이버시 우려를 낳습니다 — 다른 학생 목소리, 시험 힌트, 기관 민감 자료 포함 가능. 많은 대학이 강의 녹화를 제3자 서비스에 업로드하는 것을 전면 금지합니다.
LocalRAG!은 MP4/MOV/M4V 영상 파일에서 오디오를 추출해 WhisperKit으로 기기에서 전사합니다. 전사는 자동으로 타임스탬프 세그먼트로 분할되고 AI Q&A를 위해 인덱싱됩니다. AI에 개념 설명, 특정 주제 검색, 다른 강의가 같은 주제에 대해 말한 비교, 강의 전체 요약을 부탁할 수 있습니다 — 어떤 영상도 어떤 서버에도 업로드 없이.
MP4, MOV, M4V 파일을 LocalRAG!에 드롭. 컬렉션으로 여러 강의 정리 가능(예: “수학 201 2026 봄”).
WhisperKit이 오디오 추출 후 단어 수준 타임스탬프와 함께 전사. AI 정리가 추임새 제거. 60분 강의는 iPhone 17 Pro에서 약 10분 처리.
“고유값과 행렬의 관계를 강의 타임스탬프와 함께 설명해줘” 질문. 인용 탭으로 영상의 그 순간으로 점프.
한 컬렉션에서 학기 전체 강의 검색. “베이즈 정리는 언제 다뤘나?”는 언급한 어떤 강의든 히트를 반환.
AI 인용 탭으로 원본 영상의 그 순간으로 직접 스크럽. 어느 5분 구간인지 추측 불필요.
Whisper는 영어, 한국어, 일본어, 중국어, 프랑스어, 독일어, 스페인어 등 99+ 언어. 모국어로 다른 언어 강의에 질문 가능.
한 컬렉션에 강의 영상, PDF, 슬라이드, 타이핑한 노트 혼합. AI가 영상 전사와 텍스트 함께 검색.
LocalRAG!이 주제가 처음 소개된 강의와 정확한 타임스탬프를 컨텍스트와 함께 반환.
강의 5 전사에서 예를 가져와 명확한 설명으로 다시 표현.
강의를 가로질러 스캔해 교수가 언급한 선수 주제 식별.
모든 강의에서 시험 관련 코멘트 검색해 검증용 타임스탬프 반환.
강의 영상은 폴더에서 잠들어 있을 게 아닙니다. LocalRAG! v3.0은 그것을 검색 가능, 질의 가능 학습 자료로 만듭니다 — 폰에서, 완전 프라이버시로. 기말 시험 벼락치기든 몇 달 후 개념 복습이든 답은 질문 하나 거리에 있습니다.
MP4, MOV, M4V. LocalRAG!은 AVFoundation(iOS) 또는 MediaExtractor(Android)로 기기에서 오디오 트랙을 추출한 다음 WhisperKit/whisper.cpp로 전사합니다.
LocalRAG!은 YouTube에서 직접 다운로드하지 않습니다(ToS 위반). 하지만 강의의 로컬 녹화(허가 받아 녹화)가 있다면 MP4 파일을 가져올 수 있습니다. 많은 대학이 다운로드 가능한 녹화를 제공합니다.
WhisperKit base 모델은 일반 음성에서 약 85% 정확. 기술 전문 용어와 고유명사는 불완전할 수 있고 LLM 정리 패스가 의미를 회복합니다. v3.1에서 기술 콘텐츠 정확도 향상을 위한 Whisper small/medium 제공 예정.
LocalRAG!을 무료로 시작
무료 플랜으로 하루 5개 질문. 계정 불필요.