LeMUR은 개발자들이 오디오 데이터로 제너레이티브 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있게 해주는 강력한 프레임워크입니다. 자동 전사, 프롬프트 증강, 압축, 검색 기술, 언어 모델, 구조화된 출력 등 필수적인 모든 구성 요소를 단일 API에 seamlessly 통합합니다.

LeMUR을 사용하면 애플리케이션의 음성 데이터에 내재된 지식을 기반으로 검색, 요약, 질문 답변, 새로운 텍스트 생성 등을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 회의, 전화 통화, 동영상, 팟캐스트 등을 위한 AI 기반 앱을 만들 수 있습니다.

LeMUR은 요약, 질문 답변, 액션 항목 생성 등의 핵심 작업에서 높은 정확도를 보입니다. 또한 사용자 정의 엔드포인트를 통해 다른 모든 사용 사례로 확장할 수 있어 유연성이 뛰어납니다.

LeMUR의 강력한 전사 및 요약 기능을 통해 대량의 오디오 데이터를 쉽게 처리하고 요약할 수 있습니다. 100시간 분량의 오디오에 해당하는 100만 개 이상의 토큰을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 강의 시리즈, 가상 회의, 전화 통화, 팟캐스트 등 전체를 요약할 수 있습니다.

요약 프로세스를 더욱 향상시키기 위해 LeMUR은 텍스트 형태의 추가 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 특정 주제나 관심 영역에 더 주목하도록 하여 사용자의 요구에 맞춤화된 요약을 생성할 수 있습니다.

고객 서비스 통화 녹음, 교육 콘텐츠 또는 기타 음성 데이터를 다루는 경우, LeMUR의 요약 기능을 통해 핵심 정보를 신속하고 효율적으로 추출할 수 있습니다.

LeMUR의 질문 답변(Q&A) 엔드포인트를 통해 음성 데이터에서 깊이 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 가상 회의, 전화 통화, 팟캐스트 등의 콘텐츠에 대해 질문을 하면 LeMUR이 정확하고 상황에 맞는 답변을 제공합니다.

콜센터의 고객 이력을 이해하거나 팟캐스트에서 언급된 개념을 명확히 하는 등의 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 제공되는 답변에는 관련 추론과 인용이 포함되어 음성 데이터에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다.

LeMUR의 Q&A는 사용자 정의 프롬프트와 작업을 지원하도록 설계되어 있어, 다양한 사용 사례에 맞게 활용할 수 있는 강력한 도구입니다.

LeMUR의 액션 항목 엔드포인트를 통해 가상 회의에서 자동으로 액션 항목 목록을 생성할 수 있습니다. 특정 형식을 따르도록 지정하고 발언자에 대한 컨텍스트를 추가하여 회의 참석자에게 액션 항목을 할당할 수 있습니다. 이 기능은 중요한 작업과 책임을 명확하게 식별하고 할당함으로써 팀의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. LeMUR을 통해 회의 녹음에서 실행 가능한 통찰력을 쉽게 추출할 수 있어, 더 전략적인 이니셔티브에 시간과 자원을 투자할 수 있습니다.

LeMUR의 유연하고 확장 가능한 설계를 통해 음성 데이터의 전체 잠재력을 unleash할 수 있습니다. 사용자 정의 엔드포인트를 통해 고유한 작업과 프롬프트를 정의할 수 있어, 특정 요구 사항에 맞춰 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

고객 서비스 통화에서 통찰력을 추출하거나, 팟캐스트에 대한 요약을 생성하거나, 오디오 데이터에 내재된 지식을 활용하는 새로운 애플리케이션을 개발하는 등, LeMUR의 사용자 정의 엔드포인트를 통해 아이디어를 현실로 구현할 수 있습니다.

대규모 언어 모델과 LeMUR의 강력한 처리 기능을 활용하여 음성 데이터를 워크플로에 원활하게 통합하고 혁신의 새로운 가능성을 unleash할 수 있습니다. 한계를 탐험하고 LeMUR의 사용자 정의 엔드포인트를 통해 오디오 기반 애플리케이션을 구축하며 창의성을 발휘해 보세요.

LeMUR 사용을 시작하는 가장 쉬운 방법은 플레이그라운드를 통하는 것입니다. 여기서 파일을 업로드하거나 YouTube 링크를 입력하고 몇 번의 클릭으로 모든 LeMUR 엔드포인트를 무료로 실험해볼 수 있습니다. 시작하려면 설명에 있는 링크를 통해 가입하고 무료 API 토큰을 얻으세요.

API를 직접 사용하고 싶다면 포괄적인 문서와 환영 Colab 노트북을 통해 몇 분 내에 시작할 수 있습니다. LeMUR은 요약, 질문 답변, 액션 항목 생성 등의 핵심 작업에서 높은 정확도를 보이며, 사용자 정의 엔드포인트를 통해 다른 모든 사용 사례로 확장할 수 있습니다.

LeMUR으로 무엇을 만들지 궁금해 기대됩니다. 아래 댓글에 의견과 프로젝트를 공유해 주세요. LeMUR 팀은 귀하의 피드백을 듣고 오디오 기반 애플리케이션을 위한 대규모 언어 모델의 활용을 지원하는 데 열정적입니다.