텍스트 평가（서브 워크플로우）
중급
이것은Market Research, AI Summarization분야의자동화 워크플로우로, 9개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Merge, Aggregate, HttpRequest, ExecuteWorkflowTrigger 등의 노드를 사용하며. Hugging Face Open Paws AI 모델을 사용하여 동물 보호 텍스트를 평가
사전 요구사항
- •대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
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": "DTAMHkTadEbS2Xsv",
"meta": {
"instanceId": "26bd595441827fb23edb0643d6d240e79b0b8993d278e90950f16e18bf9e3c4a"
},
"name": "Scoring Text (Sub-Workflow)",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "a81f2018-ff9d-473e-80d3-c0305b297a58",
"name": "다른 워크플로우에서 실행 시",
"type": "n8n-nodes-base.executeWorkflowTrigger",
"position": [
-600,
-20
],
"parameters": {
"workflowInputs": {
"values": [
{
"name": "text"
}
]
}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "a857fd97-8a53-4988-8bf0-dd7425725ca1",
"name": "성능 점수 가져오기",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
-340,
-120
],
"parameters": {
"url": "INSERT_YOUR_ENDPOINT_URL_HERE",
"method": "POST",
"options": {},
"jsonBody": "={\n \"inputs\": {{ JSON.stringify($json.text) }},\n \"parameters\": {}\n} ",
"sendBody": true,
"sendHeaders": true,
"specifyBody": "json",
"authentication": "predefinedCredentialType",
"headerParameters": {
"parameters": [
{
"name": "Accept",
"value": "application/json"
}
]
},
"nodeCredentialType": "huggingFaceApi"
},
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "obk2OV7pJHPdAiyg",
"name": "Header Auth account"
},
"huggingFaceApi": {
"id": "N2L9e0Csws9dfDOW",
"name": "HuggingFaceApi account"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "f4904bd1-bedb-46d9-84e3-4dcd11fbe7e1",
"name": "선호도 점수 가져오기",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
-340,
80
],
"parameters": {
"url": "INSERT_YOUR_ENDPOINT_URL_HERE",
"method": "POST",
"options": {},
"jsonBody": "={\n \"inputs\": {{ JSON.stringify($json.text) }},\n \"parameters\": {}\n} ",
"sendBody": true,
"sendHeaders": true,
"specifyBody": "json",
"authentication": "predefinedCredentialType",
"headerParameters": {
"parameters": [
{
"name": "Accept",
"value": "application/json"
}
]
},
"nodeCredentialType": "huggingFaceApi"
},
"credentials": {
"huggingFaceApi": {
"id": "N2L9e0Csws9dfDOW",
"name": "HuggingFaceApi account"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "33699ccd-31f2-4bca-81b8-ad00ca2263ba",
"name": "성능 점수 설정하기",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-120,
-120
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "1ba08ac6-99c3-4e2f-ba46-7f570fa35d10",
"name": "performance_score",
"type": "number",
"value": "={{ $json.score }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "641838ba-ca68-4a0e-b9e0-9be37e4e8c32",
"name": "선호도 점수 가져오기2",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-120,
80
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "1ba08ac6-99c3-4e2f-ba46-7f570fa35d10",
"name": "preference_score",
"type": "number",
"value": "={{ $json.score }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "3e215fed-abd6-43c0-b736-deec0d97c5fe",
"name": "출력 설정하기",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
480,
-20
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "e1f63dc1-ad98-4a18-97f7-9f6053201875",
"name": "performance_score",
"type": "number",
"value": "={{ $json.data[0].performance_score }}"
},
{
"id": "928054ae-545d-43a8-a017-44dcf2bef749",
"name": "preference_score",
"type": "number",
"value": "={{ $json.data[1].preference_score }}"
},
{
"id": "22adbb02-16f4-426d-a2da-c9c18e5fdefe",
"name": "text",
"type": "string",
"value": "={{ $('When Executed by Another Workflow').item.json.text }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "5363b1e5-5045-4a8d-bade-f31e7b44c4b3",
"name": "브랜치 병합하기",
"type": "n8n-nodes-base.merge",
"position": [
100,
-20
],
"parameters": {},
"typeVersion": 3.2
},
{
"id": "eda4c1b6-3c6a-4c00-8b35-d7a8ba3d3db9",
"name": "단일 항목 생성하기",
"type": "n8n-nodes-base.aggregate",
"position": [
280,
-20
],
"parameters": {
"options": {},
"aggregate": "aggregateAllItemData"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "92b8d2e1-ea97-404f-abcc-997158c4ad3d",
"name": "스티커 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-1260,
-180
],
"parameters": {
"width": 560,
"height": 460,
"content": "## Sub-Workflow Setup: Text Scoring Models\n\nTo use the scoring sub-workflow, you’ll need to deploy two Hugging Face regression models as inference endpoints:\n\n1. [**Animal Advocate Preference Prediction (Longform)**](https://huggingface.co/open-paws/animal_advocate_preference_prediction_longform) \n2. [**Text Performance Prediction (Longform)**](https://huggingface.co/open-paws/text_performance_prediction_longform)\n\n### Steps:\n\n1. Visit each model’s Hugging Face page.\n2. Click the **\"Deploy\"** button to create an **inference endpoint** for each model.\n3. Once deployed, copy the **Inference Endpoint URL** for each model.\n4. Add the URLs to the appropriate fields in the n8n sub-workflow where indicated and add your access token to the Hugging Face API credential type for the HTTP nodes.\n\n> ⚠️ Make sure your Hugging Face account has the necessary permissions to create inference endpoints and that your access token has API access enabled.\n"
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "f7607f90-ee08-40f1-9565-0e6caca0c491",
"connections": {
"5363b1e5-5045-4a8d-bade-f31e7b44c4b3": {
"main": [
[
{
"node": "eda4c1b6-3c6a-4c00-8b35-d7a8ba3d3db9",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"eda4c1b6-3c6a-4c00-8b35-d7a8ba3d3db9": {
"main": [
[
{
"node": "3e215fed-abd6-43c0-b736-deec0d97c5fe",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"f4904bd1-bedb-46d9-84e3-4dcd11fbe7e1": {
"main": [
[
{
"node": "641838ba-ca68-4a0e-b9e0-9be37e4e8c32",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"a857fd97-8a53-4988-8bf0-dd7425725ca1": {
"main": [
[
{
"node": "33699ccd-31f2-4bca-81b8-ad00ca2263ba",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"641838ba-ca68-4a0e-b9e0-9be37e4e8c32": {
"main": [
[
{
"node": "5363b1e5-5045-4a8d-bade-f31e7b44c4b3",
"type": "main",
"index": 1
}
]
]
},
"33699ccd-31f2-4bca-81b8-ad00ca2263ba": {
"main": [
[
{
"node": "5363b1e5-5045-4a8d-bade-f31e7b44c4b3",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"a81f2018-ff9d-473e-80d3-c0305b297a58": {
"main": [
[
{
"node": "a857fd97-8a53-4988-8bf0-dd7425725ca1",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "f4904bd1-bedb-46d9-84e3-4dcd11fbe7e1",
"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?
중급 - 시장 조사, AI 요약
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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