Extract & Summarize Yelp Business Review with Bright Data and Google Gemini
该工作流通过自动化抓取Yelp餐厅评论，实现高效的数据提取和摘要生成。利用先进的爬虫技术和AI语言模型，用户可以快速获取并分析目标商户的评价信息，简化了传统手动处理的繁琐过程。支持自定义URL和数据通知，广泛适用于市场调研、用户反馈分析及品牌声誉管理等场景，显著提升了数据应用的效率和用户体验。
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工作流名称
Extract & Summarize Yelp Business Review with Bright Data and Google Gemini
主要功能和亮点
本工作流实现了自动抓取Yelp网站上的餐厅商户评价数据，并通过Google Gemini强大的大语言模型（LLM）对数据进行结构化提取和智能摘要。结合Bright Data的爬取能力，确保数据获取高效且准确。工作流全自动化，支持自定义URL和数据回调通知，极大提升用户体验与数据应用效率。
解决的核心问题
传统手动获取和分析Yelp商户评论费时费力，且难以快速提炼关键信息。本工作流通过自动化数据抓取和AI智能分析，解决了数据采集繁琐、信息杂乱无章、总结困难的核心难题，实现高效快速的评论数据结构化和摘要生成。
应用场景
- 餐饮行业市场调研，快速获取目标城市或餐厅的用户评价和评分情况。
- 数据分析师和产品经理进行用户反馈洞察，辅助决策。
- AI驱动的商业智能平台集成用户点评数据，提升业务监控和客户服务水平。
- 竞品分析及品牌声誉管理。
主要流程步骤
- 手动触发工作流，开始执行数据抓取流程；
- 设置目标Yelp页面URL及对应Bright Data代理区域(zone)，定义爬取目标；
- 通过HTTP请求调用Bright Data接口，获取Yelp商户评论的原始数据；
- 使用Google Gemini语言模型，对抓取的评论数据进行结构化提取，输出包括餐厅名称、位置、平均评分、评论数量及详细评论内容等字段；
- 调用Google Gemini的摘要模型，对结构化评论进行智能摘要，生成简洁明了的评价概览；
- 合并结构化数据与摘要结果；
- 通过Webhook通知机制，将最终分析结果推送到指定的URL，方便后续系统接收处理。
涉及的系统或服务
- Bright Data：负责Yelp网站评论数据的代理抓取，保证数据获取的稳定与合规。
- Google Gemini（PaLM API）：核心的AI语言模型，用于文本的结构化解析与摘要生成。
- Webhook：用于将处理后的数据推送到第三方系统，实现数据的实时传递与集成。
- n8n自动化平台：整体工作流的搭建与流程管理。
适用人群或使用价值
- 研究餐饮行业用户口碑的市场分析师；
- 需要快速获取并整理大量用户评论的商业智能团队；
- 利用AI技术自动化数据处理的开发者和产品经理；
- 任何希望通过自动化手段提升用户评价数据价值的企业或个人。
此工作流通过结合先进的数据抓取技术和AI语言模型，帮助用户高效捕获、理解和利用Yelp的商户评论信息，极大提升数据处理的自动化和智能化水平。
Daily Language Learning（每日语言学习）
该工作流旨在为语言学习者提供每日新单词，通过自动抓取Hacker News的热门文章，提取并翻译其中的英文单词，最终将精选的双语词汇存储在数据库中并通过短信发送给用户。它解决了词汇获取难、内容更新不及时和学习提醒不足的问题，帮助用户高效积累新词，提升语言能力，适合各类语言学习者和教育机构。
RSS订阅即时读取工作流
该工作流允许用户手动触发，实时读取指定RSS订阅源的最新内容，从而快速获取网站或博客的动态。解决了手动访问多个网页的繁琐问题，简化了信息获取流程，适合内容编辑、社交媒体管理者和个人用户，提升了信息监控的效率，并为后续的数据处理提供了基础。
企业信息智能提取与更新工作流
该工作流旨在自动化企业信息的提取与更新。通过从Google Sheets读取企业域名，依次访问对应网站并提取HTML内容，经过智能清洗后，利用人工智能生成企业的价值主张、行业分类和市场定位。最终，结构化数据将回写至Google Sheets，实现信息的实时更新。这一流程显著提升了数据整理的效率与准确性，帮助用户更好地进行市场分析和客户管理。
[2/3] Set up medoids (2 types) for anomaly detection (crops dataset)
该工作流通过两种方法为农作物图像数据集设置聚类代表点和阈值，为异常检测提供基础。利用向量数据库API和Python库进行稀疏矩阵计算，确保聚类中心和阈值的高效准确确定。适用于农业智能监控、机器学习模型预处理等多个场景，显著提升了异常检测的准确性和可靠性，简化了复杂的聚类分析过程。
Google Analytics: Weekly Report
该工作流通过自动化生成每周的Google Analytics数据报告，重点比较最近7天与去年同期的关键指标表现。利用AI技术进行智能分析和格式化，报告可通过邮件和Telegram多渠道推送，帮助用户节省时间、洞察趋势、提升报告质量，适合网站运营团队、数据分析师及管理层，支持科学决策和高效沟通。
Hacker News 评论聚类与洞察生成工作流
该工作流自动从 Hacker News 抓取指定故事的所有评论，并使用向量数据库存储评论文本向量。通过 K-means 算法对评论进行聚类，利用 GPT-4 模型生成内容总结和情感分析，最终将分析结果导出至 Google Sheets。这一流程高效处理大量评论，帮助用户识别社区热点话题并提炼有价值的反馈，适用于社区管理、产品优化及数据分析等多种场景。
SERPBear analytics template
该工作流通过定时或手动触发，自动获取关键词排名数据，并利用自定义代码进行趋势解析。解析后的数据会发送至人工智能模型进行深入分析，最终将结果存储在低代码数据库中，便于后续管理与查看。整合了数据采集、智能分析及结果存储，提升了SEO监控与优化的效率，适合SEO团队、数字营销人员和网站管理员使用。
AI Agent to chat with you Search Console Data, using OpenAI and Postgres
该工作流通过集成 OpenAI GPT-4o 语言模型和 Postgres 数据库，实现了一种智能聊天代理，用户可以通过自然语言与 Google Search Console 数据进行交互。它能自动解析用户请求，生成相应的 API 查询，并以 Markdown 表格形式返回数据。此工具简化了数据访问流程，提升了用户体验，适合网站运营人员、SEO 专家及数据分析师等，方便他们快速获取和分析网站性能数据。