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소개
오늘은 NN(n8n)에서 Google 스크래핑 AI 에이전트를 구축하는 단계별 지침을 소개합니다. 이 구체적인 비디오에서는 LinkedIn 프로필 URL을 검색하기 위해 에이전트를 사용할 것입니다. 더 이상 시간 낭비하지 말고, 이 비디오가 끝날 때쯤 여러분은 이걸 가동하고 에이전트에 Google 스크래핑 기능과 같은 다양한 도구에 액세스하는 방법을 익힐 수 있을 것입니다.
데모 살펴보기
에이전트가 실제로 작동하는 방식을 알아보기 위해 간단한 데모로 시작해 보겠습니다. 여기 에이전트가 있습니다. 매우 간단하며 이 세 가지 도구만 있습니다. 아직 이해가 되지 않는다면 이 비디오가 끝나면 모두 명확해질 것입니다. 그러니 걱정하지 마세요. 우리가 할 일은 이 에이전트와 채팅하고 시카고 부동산 CEO를 검색하도록 요구하는 것입니다. 여기에 질문하고 있습니다. 이제 이러한 도구를 살펴 볼 것이고, 이것은 에이전트가 프로필을 채우도록 하는 실제 워크시트입니다. 보시다시피 10개를 얻었고 여기에서 클릭하면 Jeff를 살펴보면 그가 실제로 시카고 부동산 CEO라는 것을 알 수 있습니다. 이 도구가 올바르게 작동하는지 확인한 것이며 기본적으로 이게 작동하는 방식입니다. 여러분은 찾고자 하는 사람의 유형을 지정하여 요청할 수 있고, Google 검색 후 이 워크시트에 이러한 프로필을 스크래핑합니다. 에이전트와 채팅하고 실제로 작동하는 방식을 살펴보았으니 이제 이를 구축하는 데 필요한 사항으로 넘어갑니다.
준비 단계
첫 번째 단계는 워크플로를 구축하는 n8n 웹사이트를 방문하고, 에이전트를 위한 도구를 만드는 것입니다. 그 다음에 openAI API가 필요합니다. 아직 openAI 계정이 없다면 계정을 만들어야 하지만 매우 간단하며 API 키를 얻을 수 있을 것입니다. 마지막으로 Google Sheets가 있습니다. 모든 사람이 Google Sheets를 알고 있을 것입니다. 요약하면, đây는 URL을 저장하는 데이터베이스입니다. 마지막으로 오늘은 두 개의 워크플로를 구축할 것입니다. 첫 번째는 Google에서 URL을 스크래핑하는 도구이고, 두 번째는 상호 작용할 수 있는 실제 에이전트입니다. 이게 준비 단계의 전부입니다. 다시 NN으로 돌아가서 새로운 워크플로를 시작해 보겠습니다.
Google에서 LinkedIn URL 스크래핑 워크플로
1. 트리거 설정하기
구축할 첫 번째 워크플로는 Google에서 LinkedIn URL을 가져오는 것입니다. 여기서 첫 번째 단계는 다른 워크플로에 호출된 트리거가 될 것입니다. 즉, 이 워크플로는 다른 워크플로가 호출할 때 실행되며, 이 경우 AI 에이전트는 실제로 Google 스크래핑을 어떻게 수행해야 하는지 고민하고 이 워크플로를 호출합니다. 따라서 이 노드에 데이터를 입력해야 합니다. 보시다시피 이것은 기본 사항이지만 실제 매개변수로 입력해야 합니다. 에이전트와 대화할 때 이러한 매개변수를 Google 검색에 제공합니다. 즉, 직책, 회사, 업계 및 위치이며, 데모에 사용한 정보로 입력하면 워크플로가 제대로 스크래핑하는지 실제로 테스트할 수 있습니다. 이 정보를 여기에 입력하여 워크플로를 구축할 때 테스트할 수 있도록 하겠습니다. 이제 정보를 입력했습니다. 다음 단계는 openAI 노드를 연결하는 것입니다.
2. openAI와 연결하기
openAI를 가져와서 모델에 메시지를 보내겠습니다. 지금 openAI 계정을 설정하지 않았다면 설정해야 하며, 설정이 끝나면 새로운 자격 증명을 생성해야 합니다. 보시다시피 우리에게는 API 키가 필요합니다. openAI에서 왼쪽에 API 키로 이동하면 여기에 새 키를 생성할 수 있으며 원하는 이름으로 지정하고 이 값을 n8n에 복사하면 됩니다. 저장을 누르면 제대로 작동하면 녹색으로 바뀝니다. 이제 텍스트로 두고 모델에 메시지를 보내도록 둡니다. 그런 다음 GPT 모델을 선택해야 합니다. 저는 40을 사용하는데 가장 일관적인 것 같습니다. 하지만 여기서는 시스템 프롬프트가 아닌 일반 프롬프트를 제공해야 합니다. 즉, JSON 쿼리를 구문 분석하여 다음 매개변수로 별도로 출력하겠습니다. 즉, 직책, 회사, 업계 및 위치를 출력하고자 합니다. 이걸 시스템 프롬프트로 변경합니다. 왜냐하면 노드에 작업 방법에 대한 지침을 제공하고 있기 때문입니다. 그런 다음 실제 데이터가 필요하기 때문에 다른 메시지를 추가할 것입니다. 해야 할 일은 쿼리를 끌어오는 것뿐입니다. 이건 에이전트에게 말하는 내용에 따라 달라지는 변수가 될 것입니다. 이 경우 직책은 CEO, 업계는 부동산, 위치는 시카고입니다. 마지막으로 내용을 Json으로 출력하기만 하면 이 단계를 테스트할 수 있습니다. 정보가 CEO, 부동산, 시카고로 잘 나오는지 확인할 수 있습니다. 옵션에 대해 생각해 본 유일한 것은 이 정보가 항상 문자열로 나오도록 해야 한다는 것입니다. 달러 기호 앞에 json.stringify를 입력하고 괄호를 열고 닫으면 녹색으로 바뀝니다. 이제 오른쪽에 나오는 모든 정보가 문자열이라는 것을 알 수 있으며, 이제 Google을 호출하는 노드를 설정해야 합니다.
3. Google에 연결하기
여기에 들어가서 HTTP 요청 노드를 가져오겠습니다. 저는 처음 이 노드를 사용하기 시작했을 때 매우 겁이 났습니다. 채워야 할 내용이 너무 많아서 코딩하는 방법을 알아야 할 것 같았지만 가능한 한 간단하게 만들겠습니다. 첫 번째는 요청 메서드인데 기본적으로 get은 정보를 반환받고자 하는 것을 의미하며, 정보를 업데이트하거나 어딘가에 정보를 넣는 것이 아닙니다. 우리가 사용할 URL은 단순한 Google 검색입니다. 여기에 복사합니다. 이걸 여기에 정확히 입력하면 Google 검색 페이지로 이동하게 됩니다. 이것이 하는 일입니다. 인증은 지금은 이렇게 둘 수 있지만 매개변수와 헤더를 설정해야 합니다. 첫 번째는 매개변수입니다. 즉, Google 검색에 들어가면 실제로 무엇을 찾고 있는지입니다. 첫 번째는 sitecon이 linkedin.com으로 된 LinkedIn 사이트만 보게 될 것입니다. 이걸 여기에 넣으면 LinkedIn 결과만 보이므로 여기서 일어나는 일입니다. 이제 매개변수에 에이전트에게 말하는 변수를 입력해야 합니다. LinkedIn을 입력한 후 CEO나 직책을 검색하고, 업계를 입력하고 마지막으로 위치를 입력할 것입니다. 이제 변수 검색 조건이 있습니다. 이걸 복사해서 Google 검색에 넣어 보겠습니다. Jeff가 표시됩니다. 이게 제가 처음 검색한 결과입니다. 하지만 이제 시카고 부동산 업계의 CEO가 표시됩니다. LinkedIn 결과만 보여줍니다. 마지막으로, 제가 생각하기에는 가장 혼란스러운 부분인 헤더를 설정해야 합니다. 여기에 정보를 붙여넣은 후 어떻게 얻었는지 설명하겠습니다. 정말 몰랐습니다. 저는 chat gbt로 들어갔고, 왼쪽에 GPT 탐색이 있습니다. 여기 들어가서 사람들이 만든 다양한 것을 볼 수 있고, 저는 n8n을 입력했습니다. 그러면 n8n 조수가 나옵니다. 이게 계속 로딩되고 있지만 바로 여기에서 검색할 수 있습니다. Ann 조