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핵심 요약
Azure Video Indexer와 AI Search를 결합한 멀티모달 RAG 시스템을 통해 비정형 비디오 데이터를 구조화된 규정 준수 보고서로 변환할 수 있다. LangGraph를 이용한 상태 관리와 LangSmith의 트레이싱을 통해 프로덕션 수준의 안정성을 확보한다.
배경
영상 콘텐츠의 폭증으로 인해 수동 규정 준수(Compliance) 검토가 한계에 도달한 상황에서 자동화된 검토 시스템의 필요성이 커지고 있다.
대상 독자
AI 엔지니어, 클라우드 아키텍트, 규정 준수 자동화에 관심 있는 개발자
의미 / 영향
이 프로젝트는 수동으로 진행되던 비디오 콘텐츠 검토 프로세스를 AI 에이전트로 완전히 대체할 수 있음을 보여준다. LangGraph와 Azure의 결합은 기업이 규정 준수 비용을 획기적으로 절감하면서도 검토의 일관성과 투명성을 확보할 수 있는 실질적인 아키텍처를 제공한다.
챕터별 상세
00:00
프로젝트 개요 및 아키텍처 설계
LangGraph를 사용한 에이전틱 워크플로 설계 방식을 정의했다. Azure Video Indexer로 멀티모달 데이터를 추출하고 Azure AI Search를 벡터 DB로 활용하는 RAG 구조를 채택했다. 전체 시스템은 비디오 입력부터 최종 JSON 보고서 생성까지 자동화되는 구조이다.
- •LangGraph 기반의 상태 유지형 워크플로 설계
- •Azure Video Indexer를 통한 멀티모달 데이터(음성/텍스트) 추출
- •비정형 데이터를 정형 JSON 보고서로 변환하는 파이프라인
17:35
Azure 서비스 설정 및 환경 구성
Azure Blob Storage, Video Indexer, AI Search, OpenAI 서비스를 생성하고 API 키를 설정했다. 각 서비스가 파이프라인에서 담당하는 역할인 데이터 저장, 특징 추출, 검색, 추론 기능을 정의했다. .env 파일을 통해 환경 변수를 관리하며 보안성과 유연성을 확보했다.
- •Azure OpenAI GPT-4o 및 임베딩 모델 배포
- •Azure AI Search를 활용한 규정 문서 벡터 인덱싱 설정
- •환경 변수 관리를 통한 프로덕션급 설정 자동화
24:38
LangGraph 상태 관리 및 노드 구현
VideoAuditState 클래스를 통해 비디오 URL, 트랜스크립트, OCR 텍스트 등을 포함하는 전역 상태 객체를 정의했다. index_video_node는 비디오를 다운로드하고 인덱싱하며, audio_content_node는 규정 준수 여부를 판단한다. 각 노드는 상태를 입력받아 처리 후 업데이트된 상태를 반환하여 데이터 흐름을 유지한다.
- •TypedDict를 활용한 정교한 상태(State) 스키마 정의
- •개별 기능을 수행하는 독립적인 노드(Node) 아키텍처 구현
- •노드 간 데이터 전달 및 상태 업데이트 로직 완성
python
class VideoAuditState(TypedDict):
video_url: str
video_id: str
local_file_path: Optional[str]
video_metadata: Dict[str, Any]
transcript: Optional[str]
ocr_text: List[str]
compliance_results: Annotated[List[ComplianceIssue], operator.add]
final_status: str
final_report: str
errors: Annotated[List[str], operator.add]LangGraph 워크플로 전체에서 공유되고 업데이트되는 비디오 감사 시스템의 전역 상태 구조 정의
25:53
멀티모달 데이터 추출 및 Video Indexer 연동
비디오에서 음성 트랜스크립트와 화면상의 텍스트(OCR)를 추출하는 로직을 구현했다. Azure Video Indexer API를 호출하여 비정형 비디오 데이터를 텍스트 기반의 정형 데이터로 변환하는 과정을 자동화했다. 추출된 데이터는 이후 규정 대조를 위한 핵심 컨텍스트로 활용된다.
- •비디오 음성 데이터의 텍스트 변환(STT) 처리
- •화면 내 텍스트 정보 추출을 위한 OCR 기능 통합
- •비디오 메타데이터(길이, 플랫폼 등) 자동 수집
27:50
규정 준수 감사 및 RAG 로직 구현
Azure AI Search에 저장된 규정 문서에서 관련 조항을 검색하는 하이브리드 검색을 구현했다. GPT-4o 모델이 추출된 비디오 컨텍스트와 검색된 규정 조항을 비교 분석하여 위반 사항을 탐지한다. 최종 결과는 위반 항목, 심각도, 설명을 포함한 구조화된 JSON 형식으로 생성된다.
- •규정 문서 기반의 벡터 검색 및 컨텍스트 주입
- •GPT-4o를 이용한 위반 사항의 논리적 추론 및 판별
- •심각도(Critical/Warning) 분류를 포함한 JSON 보고서 출력
29:30
관측성 확보 및 모니터링 설정
LangSmith를 연동하여 LLM 호출의 전체 트레이스를 시각화하고 디버깅하는 과정을 구현했다. Azure Application Insights를 통해 API 호출 성공률, 지연 시간, 에러 로그를 실시간으로 모니터링한다. 이를 통해 프로덕션 환경에서 발생할 수 있는 병목 현상과 오류를 즉각적으로 파악할 수 있다.
- •LangSmith를 통한 LLM 워크플로의 세밀한 트레이싱
- •Azure Application Insights 기반의 텔레메트리 및 로깅 통합
- •실시간 성능 지표 모니터링을 통한 시스템 안정성 강화
실무 Takeaway
- 비디오 규정 준수 검토 시 Azure Video Indexer를 활용해 트랜스크립트와 OCR 데이터를 동시에 추출하면 텍스트 기반 검토보다 정확도를 40% 이상 높일 수 있다.
- LangGraph의 상태 관리 기능을 사용하면 비디오 인덱싱과 규정 감사라는 긴 파이프라인 사이에서 데이터 손실 없이 복잡한 에이전틱 로직을 구현할 수 있다.
- Azure AI Search의 하이브리드 검색 기능을 통해 방대한 규정 문서 중 비디오 내용과 가장 관련 있는 조항만 LLM에 전달함으로써 토큰 비용을 최적화하고 추론 속도를 개선했다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 09.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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