AI驱动的图书信息爬取与整理工作流
该工作流通过无代码方式实现自动抓取指定网页上的图书信息，利用AI技术提取书名、价格、库存状态及购买链接等结构化数据，并将其保存至Google Sheets。它解决了传统网页爬虫复杂代码和信息提取不准确的问题，适合出版、电子商务及市场调研等领域，提升数据获取效率，减少人工干预，为用户提供智能化的数据整理工具，极大节省人力成本。
流程图
工作流名称
AI驱动的图书信息爬取与整理工作流
主要功能和亮点
该工作流通过无代码方式，自动抓取指定网页上的图书信息，并利用OpenAI语言模型精准提取书名、价格、库存状态、图片链接及购买链接等结构化数据，最终将数据拆分并追加保存至Google Sheets，实现数据的自动整理和管理。
亮点在于结合了Jina.ai的HTTP请求能力与OpenAI的智能信息抽取，极大提升数据抓取的准确性和效率，同时支持手动触发，方便测试与灵活调用。
解决的核心问题
传统网页爬虫往往需要编写复杂代码，且难以准确提取非结构化文本中的关键信息。该工作流通过集成AI抽取技术，解决了图书类网页内容自动化抓取与结构化整理的难题，避免了人工数据整理的低效和错误。
应用场景
- 出版与图书电商行业，自动采集竞争对手或合作网站的图书价格与库存信息
- 市场调研与价格监控，快速获取目标品类产品信息
- 数据分析人员或产品经理需要定期整理网络公开数据的场景
主要流程步骤
- 手动触发（Manual Trigger）：启动工作流执行
- HTTP请求抓取（Jina Fetch）：访问指定图书分类网页，获取网页源码
- AI信息提取（Information Extractor + OpenAI Chat Model）：调用OpenAI模型，解析网页文本并提取书籍详细信息
- 数据拆分（Split Out）：将提取的图书数组单独拆分成多条记录
- 保存数据（Save to Google Sheets）：将拆分后的图书信息追加写入Google Sheets表格，方便查看和二次利用
涉及的系统或服务
- Jina.ai HTTP请求节点：实现网页数据抓取
- OpenAI语言模型（ChatGPT）：智能文本解析与信息抽取
- Google Sheets：数据存储与管理
- n8n手动触发节点：工作流启动控制
适用人群或使用价值
- 无代码或低代码爱好者，想快速搭建智能爬虫和数据整理工具
- 电子商务运营人员，需自动采集商品信息进行监控和分析
- 数据分析师与市场研究人员，提升数据获取效率，减少人工干预
- 技术团队希望借助AI提升传统爬虫的智能化水平
此工作流融合了现代AI技术与自动化工具，帮助用户轻松实现网页数据的智能抓取与结构化存储，极大节省人力成本，提高数据处理效率。