Bright Data, Gemini, Pinecone를 사용하여 LLM에 AI 준비된 벡터 데이터 셋 생성
고급
이것은Building Blocks, AI분야의자동화 워크플로우로, 21개의 노드를 포함합니다.주로 Set, HttpRequest, ManualTrigger, Agent, ChainLlm 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. Bright Data, Gemini, Pinecone을 통해 LLM로 AI 준비된 벡터 데이터 셋 생성
사전 요구사항
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
- •Google Gemini API Key
- •Pinecone API Key
사용된 노드 (21)
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": "3Lih0LVosR8dZbla",
"meta": {
"instanceId": "885b4fb4a6a9c2cb5621429a7b972df0d05bb724c20ac7dac7171b62f1c7ef40",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Create AI-Ready Vector Datasets for LLMs with Bright Data, Gemini & Pinecone",
"tags": [
{
"id": "Kujft2FOjmOVQAmJ",
"name": "Engineering",
"createdAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z",
"updatedAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z"
},
{
"id": "ZOwtAMLepQaGW76t",
"name": "Building Blocks",
"createdAt": "2025-04-13T15:23:40.462Z",
"updatedAt": "2025-04-13T15:23:40.462Z"
},
{
"id": "ddPkw7Hg5dZhQu2w",
"name": "AI",
"createdAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z",
"updatedAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "0a468953-e348-420e-a6b3-c55fb20d3cbf",
"name": "‘워크플로 테스트’ 클릭 시",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
200,
-710
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3725e480-246f-4f32-b0a7-b946cacbe830",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
1236,
-60
],
"parameters": {
"text": "=Format the below search result\n\n{{ $json.output.search_result }}",
"options": {},
"promptType": "define",
"hasOutputParser": true
},
"typeVersion": 1.8
},
{
"id": "30a12b8e-02f5-4b2e-bf9f-20fd9658405e",
"name": "Pinecone 벡터 저장소",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone",
"position": [
1628,
-10
],
"parameters": {
"mode": "insert",
"options": {},
"pineconeIndex": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "hacker-news",
"cachedResultName": "hacker-news"
}
},
"credentials": {
"pineconeApi": {
"id": "wdfRQ6NE8yjCDFhY",
"name": "PineconeApi account"
}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "1738dea6-fa4f-4a8d-a6fb-2f01feb1a6d5",
"name": "Google Gemini 임베딩",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsGoogleGemini",
"position": [
1612,
210
],
"parameters": {
"modelName": "models/text-embedding-004"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "e6443541-de71-4d26-ad58-d7c72868a190",
"name": "기본 데이터 로더",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
1760,
220
],
"parameters": {
"options": {},
"jsonData": "={{ $('Information Extractor with Data Formatter').item.json.output.search_result }}",
"jsonMode": "expressionData"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "09ffc8cd-096f-47fe-937d-f8ab4fb41266",
"name": "재귀 문자 텍스트 분할기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter",
"position": [
1820,
410
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "90cc9aa4-0931-4c52-8734-e4e0de820205",
"name": "Google Gemini 채팅 모델1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
1240,
160
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "1090a4af-7e5d-446b-a537-3afe48cd4909",
"name": "Google Gemini 채팅 모델2",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
948,
-340
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "324c530c-0a03-411e-acb0-d82e9dc635cf",
"name": "Google Gemini 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
948,
160
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3226a2d6-ade1-4d6a-95c5-0be4d787a947",
"name": "구조화 출력 파서",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
"position": [
1400,
160
],
"parameters": {
"jsonSchemaExample": "[{\n\t\"id\": \"<string>\",\n\t\"title\": \"<string>\",\n \"summary\": \"<string>\",\n \"keywords\": [\"\"],\n \"topics\": [\"\"]\n}]"
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "a739a314-900a-4ef7-9cc2-1b65374e2e05",
"name": "스티커 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
40,
-360
],
"parameters": {
"width": 480,
"height": 220,
"content": "## Note\nPlease make sure to set the URL for web crawling. \n\nWeb-Unlocker Product is being utilized for performing the web scrapping. \n\nThis workflow is utilizing the Basic LLM Chain, Information Extraction with the AI Agents for formatting, extracting and persisting the response in PineCone Vector Database"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3dca6d46-c423-4fb5-a6e4-c2aa2852d51c",
"name": "필드 설정 - URL 및 Webhook URL",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"notes": "Set the URL which you are interested to scrap the data",
"position": [
420,
-710
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "1c132dd6-31e4-453b-a8cf-cad9845fe55b",
"name": "url",
"type": "string",
"value": "https://news.ycombinator.com?product=unlocker&method=api"
},
{
"id": "90f3272b-d13d-44e2-8b4c-0943648cfce9",
"name": "webhook_url",
"type": "string",
"value": "https://webhook.site/bc804ce5-4a45-4177-a68a-99c80e5c86e6"
}
]
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "216a3261-a398-484c-9bf4-ca5966b829b6",
"name": "웹 요청 Make",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
640,
-260
],
"parameters": {
"url": "https://api.brightdata.com/request",
"method": "POST",
"options": {},
"sendBody": true,
"sendHeaders": true,
"authentication": "genericCredentialType",
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "zone",
"value": "web_unlocker1"
},
{
"name": "url",
"value": "={{ $json.url }}"
},
{
"name": "format",
"value": "raw"
}
]
},
"genericAuthType": "httpHeaderAuth",
"headerParameters": {
"parameters": [
{}
]
}
},
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "kdbqXuxIR8qIxF7y",
"name": "Header Auth account"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "0c74e21c-3007-4297-b6ab-8ee17f4c6436",
"name": "구조화 JSON 데이터 포맷터",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
860,
-560
],
"parameters": {
"text": "=Format the below response and produce a textual data. Output the response as per the below JSON schema.\n\nHere's the input: {{ $json.data }}\nHere's the JSON schema: \n\n[{\n \"rank\": { \"type\": \"integer\" },\n \"title\": { \"type\": \"string\" },\n \"site\": { \"type\": \"string\" },\n \"points\": { \"type\": \"integer\" },\n \"user\": { \"type\": \"string\" },\n \"age\": { \"type\": \"string\" },\n \"comments\": { \"type\": \"string\" }\n}]",
"messages": {
"messageValues": [
{
"message": "You are an expert data formatter"
}
]
},
"promptType": "define"
},
"typeVersion": 1.6
},
{
"id": "012d4bb0-2b58-47cd-9cea-b4e0dced9082",
"name": "구조화 데이터용 Webhook",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
1314,
-860
],
"parameters": {
"url": "={{ $json.webhook_url }}",
"options": {},
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "response",
"value": "={{ $json.text }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "93b35e5e-6f52-4aeb-8f1b-39cc495beefe",
"name": "구조화 AI 에이전트 응답용 Webhook",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
1750,
-660
],
"parameters": {
"url": "={{ $json.webhook_url }}",
"options": {},
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "response",
"value": "={{ $json.output }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "251b4251-255c-48c6-999b-02227fa2de9b",
"name": "스티커 노트1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
800,
-620
],
"parameters": {
"width": 360,
"height": 420,
"content": "## AI Data Formatter\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f62463cd-6be3-4942-a636-de980a3154b4",
"name": "스티커 노트2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1560,
-160
],
"parameters": {
"color": 4,
"width": 520,
"height": 720,
"content": "## Vector Database Persistence\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "ad20cc91-766a-4a57-be54-6f0d09a784eb",
"name": "스티커 노트3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1260,
-920
],
"parameters": {
"color": 3,
"width": 680,
"height": 440,
"content": "## Webhook Notification Handler\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "37ab5c0f-d36e-4131-844d-20a22d3f2861",
"name": "데이터 포맷터 포함 정보 추출기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.informationExtractor",
"position": [
860,
-60
],
"parameters": {
"text": "={{ $json.data }}",
"options": {
"systemPromptTemplate": "You are an expert HTML extractor. Your job is to analyze the search result and extract the content as a collection on items"
},
"attributes": {
"attributes": [
{
"name": "search_result",
"description": "Search Response"
}
]
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "e04e189a-8ba9-4ef4-9a49-fc13daf00828",
"name": "스티커 노트4",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
800,
-160
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 720,
"height": 720,
"content": "## Data Extraction/Formatting with the AI Agent\n"
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "799fb406-600d-45a5-b926-24b8844f33a5",
"connections": {
"3725e480-246f-4f32-b0a7-b946cacbe830": {
"main": [
[
{
"node": "30a12b8e-02f5-4b2e-bf9f-20fd9658405e",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "93b35e5e-6f52-4aeb-8f1b-39cc495beefe",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"216a3261-a398-484c-9bf4-ca5966b829b6": {
"main": [
[
{
"node": "0c74e21c-3007-4297-b6ab-8ee17f4c6436",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "37ab5c0f-d36e-4131-844d-20a22d3f2861",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"e6443541-de71-4d26-ad58-d7c72868a190": {
"ai_document": [
[
{
"node": "30a12b8e-02f5-4b2e-bf9f-20fd9658405e",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"30a12b8e-02f5-4b2e-bf9f-20fd9658405e": {
"ai_tool": [
[]
]
},
"1738dea6-fa4f-4a8d-a6fb-2f01feb1a6d5": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "30a12b8e-02f5-4b2e-bf9f-20fd9658405e",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"324c530c-0a03-411e-acb0-d82e9dc635cf": {
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[
{
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"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"3226a2d6-ade1-4d6a-95c5-0be4d787a947": {
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[
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"type": "ai_outputParser",
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}
]
]
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"90cc9aa4-0931-4c52-8734-e4e0de820205": {
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}
]
]
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"1090a4af-7e5d-446b-a537-3afe48cd4909": {
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[
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"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"0c74e21c-3007-4297-b6ab-8ee17f4c6436": {
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[
{
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"type": "main",
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}
]
]
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"3dca6d46-c423-4fb5-a6e4-c2aa2852d51c": {
"main": [
[
{
"node": "216a3261-a398-484c-9bf4-ca5966b829b6",
"type": "main",
"index": 0
},
{
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"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "93b35e5e-6f52-4aeb-8f1b-39cc495beefe",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"09ffc8cd-096f-47fe-937d-f8ab4fb41266": {
"ai_textSplitter": [
[
{
"node": "e6443541-de71-4d26-ad58-d7c72868a190",
"type": "ai_textSplitter",
"index": 0
}
]
]
},
"0a468953-e348-420e-a6b3-c55fb20d3cbf": {
"main": [
[
{
"node": "3dca6d46-c423-4fb5-a6e4-c2aa2852d51c",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"37ab5c0f-d36e-4131-844d-20a22d3f2861": {
"main": [
[
{
"node": "3725e480-246f-4f32-b0a7-b946cacbe830",
"type": "main",
"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?
고급 - 빌딩 블록, 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.
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