핵심 개체 용어집

개요

이 용어집은 통화 세션부터 지식 베이스, 요금제에 이르기까지 Whisperer의 핵심 개념 정의를 한데 모은 것입니다. 이는 나머지 문서를 추측 없이 읽을 수 있도록 하기 위해 존재합니다. 어떤 문서에서든 용어를 만났을 때, 여기서 정확한 의미를 찾을 수 있습니다.

이 페이지는 참조용 페이지입니다. 단계별 절차 대신 "개체들이 어떻게 연결되는가" 섹션을 포함하고 있으며, 이는 개념들이 하나의 제품 워크플로로 어떻게 합쳐지는지를 보여줍니다.

언제 사용하나

문서를 처음 읽으면서 용어를 확인하고 싶을 때.
다른 문서에서 익숙하지 않은 용어(예: "no-logs" 또는 "모델 역할")를 사용했을 때.
프롬프트, 지식 베이스 또는 구독을 설정하면서 개념의 경계를 이해하고 싶을 때.

용어

세션(Session) — 통화에서의 하나의 어시스턴트 세션. 라이프사이클이 있습니다: 시작(session.start) → 오디오 녹음 → 질문과 답변 → 데이터 저장과 함께 종료. 세션에는 스크립트, 던진 질문들, 모델의 답변이 연결됩니다. 세션은 분(minute) 산정의 단위이자 대시보드 기록의 기반입니다.

스크립트 세그먼트(Segment) — Whisperer가 스트리밍 오디오로부터 실시간으로 형성하는 인식된 음성의 조각. 각 세그먼트에는 화자와 타임스탬프가 태그됩니다. 세그먼트가 모여 세션의 전체 스크립트를 이루며, 클라이언트에서는 티커로 표시되고 기록에 저장됩니다(no-logs 모드 제외).

화자([Me] / [Other]) — 스크립트에서의 화자 라벨. [Me]는 마이크에서 들어온 당신의 목소리이고, [Other]는 시스템 오디오에서 들어온 목소리(헤드폰/스피커에서 재생되는 소리)입니다. 클라이언트가 두 개의 독립적인 오디오 소스를 캡처하고 각 오디오 청크에 화자 라벨을 태그하기 때문에 이러한 라벨링이 가능합니다.

마인드맵(노드: topic / action_item / decision) — Whisperer가 세션 후에 추출하는 회의 지도. 노드(MeetingMapNode)는 세 가지 유형으로 나뉩니다: topic(논의된 주제), action_item(처리해야 할 작업), decision(내려진 결정). 대시보드에서는 이 지도를 시각화하고 추가로 보강(enrich-mindmap)할 수 있습니다.

프롬프트 템플릿(역할 프롬프트) — 특정 역할에 맞춰진 모델용 시스템 명령 초안. Prompt Studio에서 당신이 설정하며, 사용자 컨텍스트와 지식 베이스 블록 이전에 시스템 프롬프트에 삽입됩니다.

모델 역할(Model role) — 모델이 선택되는 목적. Whisperer에는 일곱 가지 역할이 있습니다: responses(일반 채팅 답변), coding(코드), vision(스크린샷 및 이미지), system_design(Mermaid 다이어그램을 포함한 구조화된 응답), generation(마인드맵 생성 및 보강), transcription(음성 인식, Whisper), embedding(RAG를 위한 텍스트 벡터화). 각 역할마다 별도의 모델을 설정할 수 있습니다.

지식 베이스 / 노트(Note) — 대시보드에 있는 당신의 개인 지식 저장소. 노트는 제목, Markdown 텍스트, 태그를 포함합니다. [[...]] 형식의 위키 링크는 노트를 그래프로 연결합니다(이웃, 최단 경로, 중심성). 지식 베이스는 당신이 삭제할 때까지 유지됩니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) — 모델의 답변이 당신의 지식 베이스에서 가져온 사실로 보강되는 메커니즘. 노트는 청크(~512 토큰, 오버랩 64)로 분할되어 임베딩으로 변환되고 벡터 데이터베이스에 저장됩니다. 각 질의마다 시스템은 코사인 검색을 사용해 상위 k개의 관련 조각을 찾아 프롬프트에 삽입합니다. 이렇게 해서 제안 내용은 모델의 일반 지식뿐 아니라 당신의 자료에 기반하게 됩니다.

사용자 컨텍스트(User context) — 당신이 어시스턴트에게 미리 제공하는 임의의 데이터(예: 당신의 역할, 제품 또는 이력서에 대한 설명). 프로필에서 설정하며, 모든 세션에 걸쳐 응답의 어조와 깊이에 영향을 미칩니다.

구독 / 요금제(Plan) — 제품에 대한 당신의 접근 수준: Free, Start, Pro, Max. 요금제는 분 한도, 지식 베이스 접근, 멀티 스크린샷, System Design 모드, 프론티어 모델을 결정합니다. 제품의 핵심(세션, 지식 베이스)은 활성화된 유료 구독을 필요로 합니다.

분 할당량(Minute quota) — 요금제 내 인식 시간 한도. Free에서는 월 60분이며, 유료 요금제에서는 분이 무제한입니다. 세션의 분은 no-logs 모드를 포함해 할당량에 산정됩니다(별도 카운터, no_logs_minutes_used). 할당량은 소프트 방식입니다: 현재 세션은 끝까지 진행되지만, 보충되기 전까지는 새 세션을 시작할 수 없습니다.

No-logs(임시) 모드 — 스크립트와 답변이 데이터베이스에 기록되지 않고 세션 종료 후 삭제되는 비공개 세션 모드. 민감한 대화에 유용합니다. 중요: 분은 여전히 할당량에서 소비됩니다.

프론티어 모델(Frontier models) — 플래그십이자 가장 강력한 LLM(예: Claude Opus, 최상위 GPT 및 그에 상응하는 모델). Whisperer에서는 Max 요금제에서만 잠금 해제됩니다.

추천(Referral) — 당신이 초대한 사용자. 추천인의 적격 구매(Pro 또는 Max 요금제)마다 500 ₽의 보상을 받으며, 초대받은 사람당 보상은 한 번입니다.

프로모 코드(Promo code) — 할인 코드. 두 가지 유형: percent(가격에서 비율 할인)과 bonus_days(보너스 구독 일수). 통화 환산 마크업은 할인 및 보너스에 적용되지 않습니다.

개체들이 어떻게 연결되는가

Whisperer의 개념들은 대화에서 지식에 이르는 하나의 흐름을 이룹니다:

당신이 세션을 시작합니다. 클라이언트는 두 개의 오디오 소스를 캡처하고 화자 [Me] / [Other]로 태그합니다.
인식(transcription 모델 역할)이 오디오를 스크립트 세그먼트로 변환합니다.
당신이 질문을 던지면 시스템 프롬프트가 조립됩니다: 선택된 모델 역할의 프롬프트 템플릿 → 사용자 컨텍스트 → 당신의 지식 베이스에서 가져온 RAG 블록.
모델이 답변합니다. no-logs 모드에서는 스크립트도 답변도 저장되지 않지만, 분은 요금제가 정한 할당량에서 여전히 차감됩니다.
세션 후 Whisperer는 회의 요약을 위한 마인드맵(topic / action_item / decision)을 추출합니다.
이 모든 것에 대한 접근 수준은 구독으로 정해지며, 프로모 코드와 추천은 이를 연장하거나 저렴하게 만드는 데 도움을 주고, 프론티어 모델은 Max에서 활성화됩니다.

스크린샷

📸 [스크린샷: [Me] 및 [Other] 라벨이 표시된 실시간 스크립트]

📸 [스크린샷: topic/action_item/decision 노드가 있는 회의 마인드맵]

📸 [스크린샷: 위키 링크로 구축된 지식 베이스 그래프]

흔한 실수

세션과 스크립트를 혼동하는 것. 세션은 분 산정을 포함한 전체 세션이고, 스크립트(세그먼트의 집합)는 그 일부일 뿐입니다.
no-logs를 "무료"로 여기는 것. no-logs에서도 분은 평소대로 소비되며, 단지 데이터만 저장되지 않습니다.
Pro에서 프론티어 모델을 기대하는 것. 프론티어는 Max에서만 사용할 수 있습니다.
사용자 컨텍스트를 통해 명령을 내리려는 것. 컨텍스트는 당신에 대한 사실을 제공합니다. 어시스턴트가 응답하는 방식을 제어하려면 Prompt Studio 템플릿을 사용하세요.

모범 사례

프롬프트와 모델 역할을 설정하기 전에 용어집을 확인하세요 — 디버깅 시간을 절약해 줍니다.
사용자 컨텍스트와 지식 베이스를 미리 채워두세요: RAG가 당신의 사실을 모든 답변에 끌어옵니다.
노트 사이에 위키 링크를 사용해 지식 그래프가 검색과 탐색에 도움이 되도록 하세요.
민감한 통화의 경우 no-logs를 활성화하되, 분은 여전히 소비된다는 점을 염두에 두세요.