Bright Data와 Gemini AI를 사용하여 Wikipedia 데이터를 추출하고 요약
중급
이것은Other, AI분야의자동화 워크플로우로, 12개의 노드를 포함합니다.주로 Set, HttpRequest, ManualTrigger, ChainLlm, ChainSummarization 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. Bright Data와 Gemini AI를 사용하여 Wikipedia 데이터를 추출하고 요약합니다.
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": "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"
}
],
"nodes": [
{
"id": "0f4b4939-6356-4672-ae61-8d1daf66a168",
"name": "워크플로우 '테스트' 클릭 시",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
340,
-440
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "167e060a-c36c-462a-826c-81ef379c824b",
"name": "Google Gemini 요약용 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
1520,
-60
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a51f2634-8b59-4feb-be39-674e8f198714",
"name": "Google Gemini 채팅 모델2",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
1000,
-240
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-pro-exp"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a1ec001f-6e97-4efb-91d9-9a037fbf472c",
"name": "요약 Webhook 알림기",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
1860,
-280
],
"parameters": {
"url": "https://webhook.site/ce41e056-c097-48c8-a096-9b876d3abbf7",
"options": {},
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "summary",
"value": "={{ $json.response.text }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "f4dd93b5-2a33-4ac7-a0c9-9e0956bea363",
"name": "스티커 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
340,
-820
],
"parameters": {
"width": 400,
"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
},
{
"id": "9bd6f913-c526-4e54-81f8-8885a0fe974f",
"name": "스티커 노트1",
"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 웹 요청",
"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": [
{}
]
}
},
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "kdbqXuxIR8qIxF7y",
"name": "Header Auth account"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "28656a7d-4bd8-41c8-8471-50d19d88e7f2",
"name": "LLM 데이터 추출기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
1000,
-440
],
"parameters": {
"text": "={{ $json.data }}",
"messages": {
"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": "간결한 요약 생성기",
"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"
}
}
},
"chunkingMode": "advanced"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "0cc843c1-252a-4c18-9856-5c7dfc732072",
"name": "Bright Data Zone으로 Wikipedia URL 설정",
"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",
"name": "url",
"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"
}
]
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "6cb9930f-1924-4762-8150-f5cd0e063348",
"name": "스티커 노트2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
940,
-500
],
"parameters": {
"color": 4,
"width": 380,
"height": 420,
"content": "## Basic LLM Chain Data Extractor\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "47811535-bce5-4946-aaa6-baef87db1100",
"name": "스티커 노트3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1400,
-340
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 340,
"height": 420,
"content": "## Summarization Chain\n"
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "5b5e78fb-6e5a-4b92-838c-6c4060618e9c",
"connections": {
"28656a7d-4bd8-41c8-8471-50d19d88e7f2": {
"main": [
[
{
"node": "7045af3b-9e74-42ef-92f0-f8d3266f2890",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"30008ce4-4de2-43c5-bb03-94db58262f86": {
"main": [
[
{
"node": "28656a7d-4bd8-41c8-8471-50d19d88e7f2",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"7045af3b-9e74-42ef-92f0-f8d3266f2890": {
"main": [
[
{
"node": "a1ec001f-6e97-4efb-91d9-9a037fbf472c",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"a51f2634-8b59-4feb-be39-674e8f198714": {
"ai_languageModel": [
[
{
"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
}
]
]
}
}
}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.
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