소개최근 AI 음성 인식 기술의 발전으로 다양한 서비스에서 음성-텍스트 변환 기능이 중요해지고 있습니다. 특히 OpenAI의 Whisper 모델은 뛰어난 인식 정확도와 다국어 지원으로 주목받고 있죠. 하지만 이러한 모델을 실제 서비스에 통합하기 위해서는 안정적이고 확장 가능한 API 시스템이 필요합니다. 이 글에서는 FastAPI, Celery, Redis를 활용하여 비동기적으로 여러 음성 파일을 처리할 수 있는 Whisper 음성 인식 API 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 사실 이 프로젝트는 제가 최근 마이크로서비스 아키텍처와 비동기 처리 시스템에 대한 깊이 있는 이해를 얻기 위해 시작한 개인 학습 프로젝트입니다. FastAPI의 비동기 처리 기능과 Celery의 분산 작업 처리 능력을 실제로 ..

ChatGPT를 활용하여, 3개의 라이브러리에 대한 배경과 필요 코드를 정리하였습니다. 배경: LLM과 외부 도구의 연결을 위한 MCP의 등장최근 AI 기술의 발전으로 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 외부 도구와 데이터를 활용하여 복잡한 작업을 수행하는 에이전트로 진화하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 Model Context Protocol(MCP)은 LLM이 외부 도구와 안전하고 일관되게 통신할 수 있도록 설계된 프로토콜로, 도구 호출의 표준화를 통해 개발자와 사용자 모두에게 효율성을 제공합니다 .​MCP란 무엇인가요?MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 도구 및 데이터 소스와 안전하고 일관되게 통신할 수 있도록 설계된 오픈 표준 프로토콜입니다. 이를 통해 LLM은 다..

n8n이란? n8n은 오픈 소스 자동화 툴로, 다양한 서비스와 API를 연결하여 업무 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 사용자는 n8n을 통해 여러 작업을 시각적으로 연결하여 복잡한 워크플로우를 쉽게 만들 수 있으며, 이를 통해 효율적으로 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 워크플로우는 웹사이트에서 데이터를 크롤링하고, 크롤링된 텍스트를 전처리한 후 GPT를 활용해 자연어 처리 및 요약을 수행하는 과정으로 시작됩니다. 이후, 파이썬을 사용해 텍스트를 분석하여 추가적인 인사이트를 도출하고, 최종 결과를 지메일을 통해 자동으로 전달합니다. 이 과정을 통해 크롤링부터 분석, 결과 전송까지의 전 과정을 자동화함으로써 사용자의 시간과 노력을 절감하는 데 중점을 두고 있습니다.주요 단계:웹사이트 크롤링: 필..

배경NGINX가 등장하게 된 배경은 2000년대 초반, 인터넷 사용량과 웹 트래픽이 급증하면서 등장한 웹 서버의 확장성 문제를 해결하려는 시도에서 비롯되었습니다. 당시 가장 많이 사용되던 Apache HTTP Server는 요청당 하나의 스레드를 사용하는 멀티스레드 기반 아키텍처였는데, 이는 다수의 동시 요청을 처리할 때 서버 자원을 과도하게 사용하게 되어 성능 저하와 서버 과부하를 일으키는 문제가 있었습니다. 대표적인 문제로 C10K 문제(한 번에 1만 개의 연결을 처리하는 문제)로 알려져 있으며, 당시 서버는 많은 트래픽을 처리하는 데 어려움을 겪었다고 합니다.  러시아의 소프트웨어 엔지니어 Igor Sysoev는 이러한 문제를 해결하기 위해 2002년부터 새로운 웹 서버 소프트웨어 개발을 시작했고,..