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Jina AI DeepSearch 기반 AI 구동 리서치

중급

이것은Other, AI분야의자동화 워크플로우로, 6개의 노드를 포함합니다.주로 Code, HttpRequest, ChatTrigger 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. Jina AI 딥 서치 기반 AI 기반 연구

사전 요구사항
  • 대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음

카테고리

워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
  "id": "GToc9QTzJY1h1w3y",
  "meta": {
    "instanceId": "cba4a4a2eb5d7683330e2944837278938831ed3c042e20da6f5049c07ad14798",
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  "name": "AI-Powered Research with Jina AI Deep Search",
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      "id": "c76a7993-e7b1-426e-bcb4-9a18d9c72b83",
      "name": "스티키 노트",
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        "height": 760,
        "content": "\n# **🚀 Developed by Leonard van Hemert**  \n\nThank you for using **FREE: Open Deep Research 2.0**! 🎉  \n\nThis workflow was created to **democratize AI-powered research** and make advanced **automated knowledge discovery** available to **everyone**, without **API restrictions** or **cost barriers**.  \n\nIf you find this useful, feel free to **connect with me on LinkedIn** and stay updated on my latest AI & automation projects!  \n\n🔗 **Follow me on LinkedIn**: [Leonard van Hemert](https://www.linkedin.com/in/leonard-van-hemert/)  \n\nI truly appreciate the support from the **n8n community**, and I can’t wait to see how you use and improve this workflow! 🚀  \n\nHappy researching,  \n**Leonard van Hemert** 💡"
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      "name": "스티키 노트1",
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        "content": "## 🚀 **FREE: Open Deep Research 2.0**  \nFully automated **AI-powered research workflow** using **Jina AI’s DeepSearch** to generate structured, fact-based reports—**no API key required!**  "
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      "name": "스티키 노트2",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
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        -60,
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        "height": 440,
        "content": "## 🧠 **How This Workflow Works**  \n\nThis workflow automates **deep research and report generation** using **Jina AI's DeepSearch API**, making **advanced knowledge discovery accessible for free**.  \n\n1️⃣ **User Input → AI Research**  \n- A user **enters a research query** via chat.  \n- The workflow **sends the query** to **Jina AI’s DeepSearch API** for **in-depth analysis**.  \n\n2️⃣ **AI-Powered Insights**  \n- DeepSearch **retrieves** and **analyzes** relevant information.  \n- The response includes **key insights, structured analysis, and sources**.  \n\n3️⃣ **Markdown Formatting & Cleanup**  \n- The response **passes through a Code Node** that extracts, cleans, and **formats** the AI-generated insights into **readable Markdown output**.  \n- URLs are properly formatted, footnotes are structured, and the report is easy to read.  \n\n4️⃣ **Final Output**  \n- The final, **well-structured research report** is ready for use, **fully automated and free of charge!**  "
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      "id": "42fd2f04-7d83-44c9-a41b-48860efbcf79",
      "name": "Jina AI DeepSearch 요청",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
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        0
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        "jsonBody": "={\n  \"model\": \"jina-deepsearch-v1\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"You are an advanced AI researcher that provides precise, well-structured, and insightful reports based on deep analysis. Your responses are factual, concise, and highly relevant.\"\n    },\n    {\n      \"role\": \"assistant\",\n      \"content\": \"Hi, how can I help you?\"\n    },\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Provide a deep and insightful analysis on: \\\"{{ $json.chatInput }}\\\". Ensure the response is well-structured, fact-based, and directly relevant to the topic, with no unnecessary information.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": true,\n  \"reasoning_effort\": \"low\"\n}",
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      "name": "사용자 연구 쿼리 입력",
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        0
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      "name": "AI 응답 형식화 및 정리",
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        "jsCode": "function extractAndFormatMarkdown(input) {\n    let extractedContent = [];\n\n    // Extract raw data string from n8n input\n    let rawData = input.first().json.data;\n\n    // Split into individual JSON strings\n    let jsonStrings = rawData.split(\"\\n\\ndata: \").map(s => s.replace(/^data: /, ''));\n\n    let lastContent = \"\";\n    \n    // Reverse loop to find the last \"content\" field\n    for (let i = jsonStrings.length - 1; i >= 0; i--) {\n        try {\n            let parsedChunk = JSON.parse(jsonStrings[i]);\n\n            if (parsedChunk.choices && parsedChunk.choices.length > 0) {\n                for (let j = parsedChunk.choices.length - 1; j >= 0; j--) {\n                    let choice = parsedChunk.choices[j];\n\n                    if (choice.delta && choice.delta.content) {\n                        lastContent = choice.delta.content.trim();\n                        break;\n                    }\n                }\n            }\n\n            if (lastContent) break; // Stop once the last content is found\n        } catch (error) {\n            console.error(\"Failed to parse JSON string:\", jsonStrings[i], error);\n        }\n    }\n\n    // Clean and format Markdown\n    lastContent = lastContent.replace(/\\[\\^(\\d+)\\]: (.*?)\\n/g, \"[$1]: $2\\n\");  // Format footnotes\n    lastContent = lastContent.replace(/\\[\\^(\\d+)\\]/g, \"[^$1]\");  // Inline footnotes\n    lastContent = lastContent.replace(/(https?:\\/\\/[^\\s]+)(?=[^]]*\\])/g, \"<$1>\");  // Format links\n\n    // Return formatted content as an array of objects (n8n expects this format)\n    return [{ text: lastContent.trim() }];\n}\n\n// Execute function and return formatted output\nreturn extractAndFormatMarkdown($input);\n"
      },
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        []
      ]
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            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}
자주 묻는 질문

이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?

위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.

이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?

중급 - 기타, 인공지능

유료인가요?

이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.

워크플로우 정보
난이도
중급
노드 수6
카테고리2
노드 유형4
난이도 설명

일정 경험을 가진 사용자를 위한 6-15개 노드의 중간 복잡도 워크플로우

외부 링크
n8n.io에서 보기

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