8
n8n 한국어amn8n.com

Bright Data와 Google Gemini를 사용하여 구조화 데이터 추출과 탐색

고급

이것은Content Creation, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 18개의 노드를 포함합니다.주로 Set, Function, HttpRequest, ManualTrigger, ReadWriteFile 등의 노드를 사용하며. Bright Data와 Google Gemini를 사용하여 네트워크 데이터 추출 및 분석

사전 요구사항
  • 대상 API의 인증 정보가 필요할 수 있음
  • Google Gemini API Key
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": "1GOrjyc9mtZCMvCr",
  "meta": {
    "instanceId": "885b4fb4a6a9c2cb5621429a7b972df0d05bb724c20ac7dac7171b62f1c7ef40",
    "templateCredsSetupCompleted": true
  },
  "name": "Structured Data Extract, Data Mining with Bright Data & Google Gemini",
  "tags": [
    {
      "id": "Kujft2FOjmOVQAmJ",
      "name": "Engineering",
      "createdAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z",
      "updatedAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z"
    },
    {
      "id": "ddPkw7Hg5dZhQu2w",
      "name": "AI",
      "createdAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z",
      "updatedAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z"
    }
  ],
  "nodes": [
    {
      "id": "1e9038e6-9ebc-4460-bee2-3faea3b38f4c",
      "name": "워크플로우 '테스트' 클릭 시",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
      "position": [
        200,
        -420
      ],
      "parameters": {},
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "fd4ace46-7261-4380-8b65-1e00bb574f27",
      "name": "스티커 노트",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        200,
        -780
      ],
      "parameters": {
        "width": 400,
        "height": 300,
        "content": "## Note\n\nThis workflow deals with the structured data extraction by utilizing Bright Data Web Unlocker Product.\n\nThe Basic LLM Chain, Information Extraction, are being used to demonstrate the usage of the N8N AI capabilities.\n\n**Please make sure to set the web URL of your interest within the \"Set URL and Bright Data Zone\" node and update the Webhook Notification URL**"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "1c1dd10f-beb2-4cc7-9118-77efd3172651",
      "name": "스티커 노트1",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        620,
        -780
      ],
      "parameters": {
        "width": 480,
        "height": 300,
        "content": "## LLM Usages\n\nGoogle Gemini Flash Exp model is being used.\n\nBasic LLM Chain Data Extractor.\n\nInformation Extraction is being used for the handling the custom sentiment analysis with the structured response."
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "9795ac80-6ded-465d-bfcf-0c6ce120452f",
      "name": "Markdown을 텍스트 데이터 추출기로 변환",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
      "position": [
        860,
        -420
      ],
      "parameters": {
        "text": "=You need to analyze the below markdown and convert to textual data. Please do not output with your own thoughts. Make sure to output with textual data only with no links, scripts, css etc.\n\n{{ $json.data }}",
        "messages": {
          "messageValues": [
            {
              "message": "You are a markdown expert"
            }
          ]
        },
        "promptType": "define"
      },
      "typeVersion": 1.6
    },
    {
      "id": "b6a8cc64-c0c7-40dc-b7c1-0571baf3a0a9",
      "name": "URL 및 Bright Data Zone 설정",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "position": [
        420,
        -420
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "3aedba66-f447-4d7a-93c0-8158c5e795f9",
              "name": "url",
              "type": "string",
              "value": "https://www.bbc.com/news/world"
            },
            {
              "id": "4e7ee31d-da89-422f-8079-2ff2d357a0ba",
              "name": "zone",
              "type": "string",
              "value": "web_unlocker1"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "8d15dca1-3014-405f-ac35-78d64eda1d07",
      "name": "Markdown 텍스트 데이터 추출을 위한 Webhook 알림 시작",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        1314,
        -720
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://webhook.site/3c36d7d1-de1b-4171-9fd3-643ea2e4dd76",
        "options": {},
        "sendBody": true,
        "bodyParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "content",
              "value": "={{ $json.text }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "fff9e2d1-f3e2-47c3-8c3a-f9de8dbdee6a",
      "name": "AI 감성 분석기를 위한 Webhook 알림 시작",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        1612,
        80
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://webhook.site/3c36d7d1-de1b-4171-9fd3-643ea2e4dd76",
        "options": {},
        "sendBody": true,
        "bodyParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "summary",
              "value": "={{ $json.output }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "40c82a76-1710-4e57-8123-9c9fbc729110",
      "name": "데이터 추출용 Google Gemini 채팅 모델",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        948,
        -200
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "0c1da174-9b9c-4067-9b2c-fa0cc8c33dc8",
      "name": "감성 분석용 Google Gemini 채팅 모델",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        1324,
        200
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "7fae589c-854d-429e-9e67-527a002fcabf",
      "name": "Bright Data 웹 요청 수행",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        640,
        -420
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://api.brightdata.com/request",
        "method": "POST",
        "options": {},
        "sendBody": true,
        "sendHeaders": true,
        "authentication": "genericCredentialType",
        "bodyParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "zone",
              "value": "={{ $json.zone }}"
            },
            {
              "name": "url",
              "value": "={{ $json.url }}?product=unlocker&method=api"
            },
            {
              "name": "format",
              "value": "raw"
            },
            {
              "name": "data_format",
              "value": "markdown"
            }
          ]
        },
        "genericAuthType": "httpHeaderAuth",
        "headerParameters": {
          "parameters": [
            {}
          ]
        }
      },
      "credentials": {
        "httpHeaderAuth": {
          "id": "kdbqXuxIR8qIxF7y",
          "name": "Header Auth account"
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "e15fb9ba-ea8f-41f0-9b99-437d14a98a7d",
      "name": "구조화 응답을 통한 주제 추출기",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.informationExtractor",
      "position": [
        1236,
        -20
      ],
      "parameters": {
        "text": "=Perform the topic analysis on the below content and output with the structured information.\n\nHere's the content:\n\n{{ $('Perform Bright Data Web Request').item.json.data }}",
        "options": {
          "systemPromptTemplate": "You are an expert data analyst."
        },
        "schemaType": "manual",
        "inputSchema": "{\n  \"$schema\": \"http://json-schema.org/draft-07/schema#\",\n  \"title\": \"TopicModelingResponseArray\",\n  \"type\": \"array\",\n  \"items\": {\n    \"type\": \"object\",\n    \"properties\": {\n      \"topic\": {\n        \"type\": \"string\",\n        \"description\": \"The identified topic or theme derived from the input text.\"\n      },\n      \"score\": {\n        \"type\": \"number\",\n        \"minimum\": 0,\n        \"maximum\": 1,\n        \"description\": \"Confidence score representing how strongly this topic is reflected in the content.\"\n      },\n      \"summary\": {\n        \"type\": \"string\",\n        \"description\": \"Brief explanation of the topic’s context within the text.\"\n      },\n      \"keywords\": {\n        \"type\": \"array\",\n        \"description\": \"List of keywords associated with the topic.\",\n        \"items\": {\n          \"type\": \"string\"\n        }\n      }\n    },\n    \"required\": [\"topic\", \"score\", \"summary\", \"keywords\"],\n    \"additionalProperties\": false\n  }\n}\n"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "e7f2b2c5-89ba-45c4-b7a4-297a159f8b39",
      "name": "구조화 응답을 통한 위치 및 카테고리별 트렌드",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.informationExtractor",
      "position": [
        1236,
        -520
      ],
      "parameters": {
        "text": "=Perform the data analysis on the below content and output with the structured information by clustering the emerging trends by location and category\n\nHere's the content:\n\n{{ $('Perform Bright Data Web Request').item.json.data }}",
        "options": {
          "systemPromptTemplate": "You are an expert data analyst."
        },
        "schemaType": "manual",
        "inputSchema": "{\n  \"$schema\": \"http://json-schema.org/draft-07/schema#\",\n  \"title\": \"EmergingTrendsClusteredByLocationAndCategory\",\n  \"type\": \"array\",\n  \"items\": {\n    \"type\": \"object\",\n    \"properties\": {\n      \"location\": {\n        \"type\": \"string\",\n        \"description\": \"Geographical region or city where the trend is observed.\"\n      },\n      \"category\": {\n        \"type\": \"string\",\n        \"description\": \"Domain or industry related to the trend (e.g., Technology, Finance, Healthcare).\"\n      },\n      \"trends\": {\n        \"type\": \"array\",\n        \"items\": {\n          \"type\": \"object\",\n          \"properties\": {\n            \"trend\": {\n              \"type\": \"string\",\n              \"description\": \"A concise label for the emerging trend.\"\n            },\n            \"score\": {\n              \"type\": \"number\",\n              \"minimum\": 0,\n              \"maximum\": 1,\n              \"description\": \"Confidence or prominence score of the trend.\"\n            },\n            \"summary\": {\n              \"type\": \"string\",\n              \"description\": \"Short explanation describing the context and impact of the trend.\"\n            },\n            \"mentions\": {\n              \"type\": \"array\",\n              \"items\": {\n                \"type\": \"string\"\n              },\n              \"description\": \"Keywords or phrases that commonly co-occur with the trend.\"\n            }\n          },\n          \"required\": [\"trend\", \"score\", \"summary\", \"mentions\"],\n          \"additionalProperties\": false\n        }\n      }\n    },\n    \"required\": [\"location\", \"category\", \"trends\"],\n    \"additionalProperties\": false\n  }\n}\n"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "92203e9f-cf13-435e-bf78-3c39a6e1e6f6",
      "name": "Google Gemini 채팅 모델",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "position": [
        1324,
        -300
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
      },
      "credentials": {
        "googlePalmApi": {
          "id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
        }
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "1a252b74-6768-41a6-99dd-090e35c47065",
      "name": "위치 및 카테고리별 트렌드를 위한 Webhook 알림 시작",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        1612,
        -320
      ],
      "parameters": {
        "url": "https://webhook.site/3c36d7d1-de1b-4171-9fd3-643ea2e4dd76",
        "options": {},
        "sendBody": true,
        "bodyParameters": {
          "parameters": [
            {
              "name": "summary",
              "value": "={{ $json.output }}"
            }
          ]
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "c952ab41-66af-4b41-b04e-407816074c87",
      "name": "주제용 바이너리 파일 생성",
      "type": "n8n-nodes-base.function",
      "position": [
        1612,
        -120
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "items[0].binary = {\n  data: {\n    data: new Buffer(JSON.stringify(items[0].json, null, 2)).toString('base64')\n  }\n};\nreturn items;"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "2cf80339-0927-4f48-a13a-c610eaf4edca",
      "name": "주제 파일을 디스크에 저장",
      "type": "n8n-nodes-base.readWriteFile",
      "position": [
        1820,
        -120
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "fileName": "d:\\topics.json",
        "operation": "write"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "cf1da0ee-bb78-4ea7-bb2d-f2f82f728b12",
      "name": "트렌드 파일을 디스크에 저장",
      "type": "n8n-nodes-base.readWriteFile",
      "position": [
        1832,
        -520
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "fileName": "d:\\trends.json",
        "operation": "write"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "d38ca005-6ba3-4105-9fcd-058602ba16ce",
      "name": "트렌드용 바이너리 데이터 생성",
      "type": "n8n-nodes-base.function",
      "position": [
        1612,
        -520
      ],
      "parameters": {
        "functionCode": "items[0].binary = {\n  data: {\n    data: new Buffer(JSON.stringify(items[0].json, null, 2)).toString('base64')\n  }\n};\nreturn items;"
      },
      "typeVersion": 1
    }
  ],
  "active": false,
  "pinData": {},
  "settings": {
    "executionOrder": "v1"
  },
  "versionId": "6a81579d-1f3b-4ea2-821b-fff07b32ee7d",
  "connections": {
    "92203e9f-cf13-435e-bf78-3c39a6e1e6f6": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "e7f2b2c5-89ba-45c4-b7a4-297a159f8b39",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "b6a8cc64-c0c7-40dc-b7c1-0571baf3a0a9": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "7fae589c-854d-429e-9e67-527a002fcabf",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "cf1da0ee-bb78-4ea7-bb2d-f2f82f728b12": {
      "main": [
        []
      ]
    },
    "d38ca005-6ba3-4105-9fcd-058602ba16ce": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "cf1da0ee-bb78-4ea7-bb2d-f2f82f728b12",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "c952ab41-66af-4b41-b04e-407816074c87": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "2cf80339-0927-4f48-a13a-c610eaf4edca",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "7fae589c-854d-429e-9e67-527a002fcabf": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "9795ac80-6ded-465d-bfcf-0c6ce120452f",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "1e9038e6-9ebc-4460-bee2-3faea3b38f4c": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "b6a8cc64-c0c7-40dc-b7c1-0571baf3a0a9",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "9795ac80-6ded-465d-bfcf-0c6ce120452f": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "e15fb9ba-ea8f-41f0-9b99-437d14a98a7d",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "8d15dca1-3014-405f-ac35-78d64eda1d07",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "e7f2b2c5-89ba-45c4-b7a4-297a159f8b39",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "40c82a76-1710-4e57-8123-9c9fbc729110": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "9795ac80-6ded-465d-bfcf-0c6ce120452f",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "e15fb9ba-ea8f-41f0-9b99-437d14a98a7d": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "fff9e2d1-f3e2-47c3-8c3a-f9de8dbdee6a",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "c952ab41-66af-4b41-b04e-407816074c87",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "0c1da174-9b9c-4067-9b2c-fa0cc8c33dc8": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "e15fb9ba-ea8f-41f0-9b99-437d14a98a7d",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "e7f2b2c5-89ba-45c4-b7a4-297a159f8b39": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "1a252b74-6768-41a6-99dd-090e35c47065",
            "type": "main",
            "index": 0
          },
          {
            "node": "d38ca005-6ba3-4105-9fcd-058602ba16ce",
            "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 - 콘텐츠 제작, 멀티모달 AI

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
고급
노드 수18
카테고리2
노드 유형9
난이도 설명

고급 사용자를 위한 16+개 노드의 복잡한 워크플로우

저자
Amit Mehta

Amit Mehta

@amitswba

I'm a workflow automation expert with 15+ years in IT industry. I build smart, scalable n8n workflows for AI automation, marketing, CRM, and SaaS integrations. My focus is on simplifying business processes with tools like OpenAI, WhatsApp, Gmail, and Airtable. I help teams and solopreneurs automate smarter, reduce manual tasks, and grow faster—one workflow at a time.

외부 링크
n8n.io에서 보기

이 워크플로우 공유

카테고리

카테고리: 34