Mit Bright Data und Gemini AI Daten von Wikipedia extrahieren und zusammenfassen

Fortgeschritten

Dies ist ein Other, AI-Bereich Automatisierungsworkflow mit 12 Nodes. Hauptsächlich werden Set, HttpRequest, ManualTrigger, ChainLlm, ChainSummarization und andere Nodes verwendet, kombiniert mit KI-Technologie für intelligente Automatisierung. Extrahieren und Zusammenfassen von Wikipedia-Daten mit Bright Data und Gemini AI

Voraussetzungen
  • Möglicherweise sind Ziel-API-Anmeldedaten erforderlich
  • Google Gemini API Key
Workflow-Vorschau
Visualisierung der Node-Verbindungen, mit Zoom und Pan
Workflow exportieren
Kopieren Sie die folgende JSON-Konfiguration und importieren Sie sie in n8n
{
  "id": "sczRNO4u1HYc5YV7",
  "meta": {
    "instanceId": "885b4fb4a6a9c2cb5621429a7b972df0d05bb724c20ac7dac7171b62f1c7ef40",
    "templateCredsSetupCompleted": true
  },
  "name": "Extract & Summarize Wikipedia Data with Bright Data and Gemini AI",
  "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"
    }
  ],
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    {
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      "name": "Bei Klick auf 'Workflow testen'",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
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        340,
        -440
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    },
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      "name": "Google Gemini Chat-Modell für Zusammenfassung",
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        -60
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        "modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
      },
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          "id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
        }
      },
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    },
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      "id": "a51f2634-8b59-4feb-be39-674e8f198714",
      "name": "Google Gemini Chat-Modell2",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
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        -240
      ],
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        "modelName": "models/gemini-2.0-pro-exp"
      },
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        "googlePalmApi": {
          "id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
          "name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
        }
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      "name": "Zusammenfassungs-Webhook-Benachrichtiger",
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        1860,
        -280
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            }
          ]
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      },
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    },
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      "id": "f4dd93b5-2a33-4ac7-a0c9-9e0956bea363",
      "name": "Haftnotiz",
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        340,
        -820
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        "height": 300,
        "content": "## Note\n\nThis template deals with the Wikipedia data extraction and summarization of content with the Bright Data. \n\nThe LLM Data Extractor is responsible for producing a human readable content.\n\nThe Concise Summary Generator node is responsible for generating the concise summary of the Wikipedia extracted info.\n\n**Please make sure to update the Wikipedia URL with Bright Data Zone. Also make sure to set the Webhook Notification URL.**"
      },
      "typeVersion": 1
    },
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      "id": "9bd6f913-c526-4e54-81f8-8885a0fe974f",
      "name": "Haftnotiz1",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        780,
        -820
      ],
      "parameters": {
        "width": 500,
        "height": 300,
        "content": "## LLM Usages\n\nGoogle Gemini Flash Exp model is being used to demonstrate the data extraction and summarization aspects.\n\nBasic LLM Chain is being used for extracting the html to text\n\nSummarization Chain is being used for summarization of the Wikipedia data.\n\n**Note - Replace Google Gemini with the Open AI or suitable LLM providers of your choice.**"
      },
      "typeVersion": 1
    },
    {
      "id": "30008ce4-4de2-43c5-bb03-94db58262f86",
      "name": "Wikipedia-Webanfrage",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "position": [
        780,
        -440
      ],
      "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 }}"
            },
            {
              "name": "format",
              "value": "raw"
            }
          ]
        },
        "genericAuthType": "httpHeaderAuth",
        "headerParameters": {
          "parameters": [
            {}
          ]
        }
      },
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        "httpHeaderAuth": {
          "id": "kdbqXuxIR8qIxF7y",
          "name": "Header Auth account"
        }
      },
      "typeVersion": 4.2
    },
    {
      "id": "28656a7d-4bd8-41c8-8471-50d19d88e7f2",
      "name": "LLM-Datenextraktor",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
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        1000,
        -440
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      "parameters": {
        "text": "={{ $json.data }}",
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          "messageValues": [
            {
              "message": "You are an expert Data Formatter. Make sure to format the data in a human readable manner. Please output the human readable content without your own thoughts"
            }
          ]
        },
        "promptType": "define",
        "hasOutputParser": true
      },
      "typeVersion": 1.6
    },
    {
      "id": "7045af3b-9e74-42ef-92f0-f8d3266f2890",
      "name": "Präziser Zusammenfassungsgenerator",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainSummarization",
      "position": [
        1440,
        -280
      ],
      "parameters": {
        "options": {
          "summarizationMethodAndPrompts": {
            "values": {
              "prompt": "Write a concise summary of the following:\n\n\n\"{text}\"\n"
            }
          }
        },
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      },
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    },
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      "name": "Wikipedia-URL mit Bright Data Zone setzen",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "notes": "Set the URL which you are interested to scrap the data",
      "position": [
        560,
        -440
      ],
      "parameters": {
        "options": {},
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "1c132dd6-31e4-453b-a8cf-cad9845fe55b",
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              "type": "string",
              "value": "https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing?product=unlocker&method=api"
            },
            {
              "id": "0fa387df-2511-4228-b6aa-237cceb3e9c7",
              "name": "zone",
              "type": "string",
              "value": "web_unlocker1"
            }
          ]
        }
      },
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      "typeVersion": 3.4
    },
    {
      "id": "6cb9930f-1924-4762-8150-f5cd0e063348",
      "name": "Haftnotiz2",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        940,
        -500
      ],
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        "color": 4,
        "width": 380,
        "height": 420,
        "content": "## Basic LLM Chain Data Extractor\n"
      },
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    },
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      "name": "Haftnotiz3",
      "type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
      "position": [
        1400,
        -340
      ],
      "parameters": {
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        "width": 340,
        "height": 420,
        "content": "## Summarization Chain\n"
      },
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    }
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            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
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        [
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            "node": "28656a7d-4bd8-41c8-8471-50d19d88e7f2",
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      ]
    },
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        [
          {
            "node": "28656a7d-4bd8-41c8-8471-50d19d88e7f2",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "0f4b4939-6356-4672-ae61-8d1daf66a168": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "0cc843c1-252a-4c18-9856-5c7dfc732072",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "0cc843c1-252a-4c18-9856-5c7dfc732072": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "30008ce4-4de2-43c5-bb03-94db58262f86",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "167e060a-c36c-462a-826c-81ef379c824b": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "7045af3b-9e74-42ef-92f0-f8d3266f2890",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}
Häufig gestellte Fragen

Wie verwende ich diesen Workflow?

Kopieren Sie den obigen JSON-Code, erstellen Sie einen neuen Workflow in Ihrer n8n-Instanz und wählen Sie "Aus JSON importieren". Fügen Sie die Konfiguration ein und passen Sie die Anmeldedaten nach Bedarf an.

Für welche Szenarien ist dieser Workflow geeignet?

Fortgeschritten - Sonstiges, Künstliche Intelligenz

Ist es kostenpflichtig?

Dieser Workflow ist völlig kostenlos. Beachten Sie jedoch, dass Drittanbieterdienste (wie OpenAI API), die im Workflow verwendet werden, möglicherweise kostenpflichtig sind.

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Engineering
Workflow-Informationen
Schwierigkeitsgrad
Fortgeschritten
Anzahl der Nodes12
Kategorie2
Node-Typen7
Schwierigkeitsbeschreibung

Für erfahrene Benutzer, mittelkomplexe Workflows mit 6-15 Nodes

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