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。

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图书爬取智能抽取

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

  1. 手动触发(Manual Trigger):启动工作流执行
  2. HTTP请求抓取(Jina Fetch):访问指定图书分类网页,获取网页源码
  3. 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
  4. 数据拆分(Split Out):将提取的图书数组单独拆分成多条记录
  5. 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。

推荐模板

“Hey Siri, Ask Agent” 工作流

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语音助手Apple Shortcuts

多类型服务与分类问答模板自动生成与发布工作流

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智能问答自动生成

GROQ LLAVA V1.5 7B

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图像识别Telegram机器人

AirQuality Scheduler

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空气质量AI健康建议

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Reservation Medcin

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智能颜色选择助手

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智能选色自动化工作流

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