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
사용된 노드 (6)
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",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "AI-Powered Research with Jina AI Deep Search",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "c76a7993-e7b1-426e-bcb4-9a18d9c72b83",
"name": "스티키 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-820,
-140
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 740,
"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** 💡"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "5620b6b5-1485-43a8-9acd-3368147bd742",
"name": "스티키 노트1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-60,
-140
],
"parameters": {
"width": 740,
"height": 300,
"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!** "
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "dbe1cc91-34b4-4e5b-b404-dd86f47d1ebf",
"name": "스티키 노트2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-60,
180
],
"parameters": {
"width": 740,
"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!** "
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "42fd2f04-7d83-44c9-a41b-48860efbcf79",
"name": "Jina AI DeepSearch 요청",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
220,
0
],
"parameters": {
"url": "https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions",
"method": "POST",
"options": {},
"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}",
"sendBody": true,
"specifyBody": "json"
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "1b7b3bbe-2068-4d3a-a962-134bbb6ee516",
"name": "사용자 연구 쿼리 입력",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
0,
0
],
"webhookId": "8a4b05af-cd63-4692-9924-e35aaed5f077",
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "218cbfe2-78de-4b00-875a-51761ac9f5c7",
"name": "AI 응답 형식화 및 정리",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
440,
0
],
"parameters": {
"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"
},
"typeVersion": 2
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "e03d69b5-3304-4f28-b99f-970d6fd1225b",
"connections": {
"1b7b3bbe-2068-4d3a-a962-134bbb6ee516": {
"main": [
[
{
"node": "42fd2f04-7d83-44c9-a41b-48860efbcf79",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"218cbfe2-78de-4b00-875a-51761ac9f5c7": {
"main": [
[]
]
},
"42fd2f04-7d83-44c9-a41b-48860efbcf79": {
"main": [
[
{
"node": "218cbfe2-78de-4b00-875a-51761ac9f5c7",
"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 - 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.
관련 워크플로우 추천
AI SEO 가독성 검토: 웹사이트의 LLM 친화성 확인
AI SEO 가독성 검토: 웹사이트가 대규모 언어 모델에 얼마나 친화적인지 확인
Code
Http Request
Chain Llm
+
Code
Http Request
Chain Llm
8 노드Leonard
인공지능
⚡AI驱动의YouTube播放列表및视频摘要与분석v2
AI YouTube播放列表与视频분석채팅봇
If
Set
Code
+
If
Set
Code
72 노드dmr
기타
제작자의 워크플로우 3
Llama Parser, Gemini LLM, Pinecone DB를 기반으로 한 문서 분석 및 채팅 로봇 생성
If
Code
Gmail
+
If
Code
Gmail
36 노드pavith
기타
시험 문제 생성
Google 문서와 Gemini AI 기반 시험 문제 및 답변 자동 생성
Code
Google Docs
Http Request
+
Code
Google Docs
Http Request
37 노드Davide
기타
수신 이메일 태깅, 지식 그래프 구축, Telegram 알림
Gemini AI를 사용한 Gmail 라벨 지정 및 InfraNodus 지식 그래프 구축, Telegram 알림 전송
Code
Wait
Gmail
+
Code
Wait
Gmail
28 노드InfraNodus
기타
DeepSeek AI, Qdrant 벡터 데이터베이스 및 Google Drive 기반 자동화된 책 요약
DeepSeek AI, Qdrant 벡터 데이터베이스 및 Google Drive 기반 자동화된 책 요약
Code
Split Out
Google Drive
+
Code
Split Out
Google Drive
23 노드Adam Crafts
기타