使用 DeepSeek 抓取 Trustpilot 评论，使用 OpenAI 分析情感

此工作流适合以下人群：
- 市场分析师：需要分析客户反馈以改进产品和服务。
- 企业主：希望通过客户评价了解市场趋势和客户满意度。
- 数据科学家：需要从社交媒体和评论平台提取数据进行情感分析。
- 研究人员：需要收集和分析用户反馈以进行学术研究。

本工作流解决了自动化收集和分析 Trustpilot 评论的问题。通过整合多个工具，用户可以高效提取评论信息，分析情感，并将结果保存到 Google Sheets，从而节省时间并提高数据处理效率。

工作流过程详细说明：
1. 手动触发：用户点击‘测试工作流’按钮以启动流程。
2. 设置参数：定义要抓取的公司ID和最大页面数。
3. 获取评论：从 Trustpilot 获取指定公司的评论信息。
4. 提取评论链接：从获取的HTML内容中提取评论链接。
5. 分割评论：将评论链接分割为单独项以进行后续处理。
6. 获取单条评论：逐条获取每个评论的详细信息。
7. 提取评论内容：从单条评论的HTML中提取作者、评分、日期、标题和文本等信息。
8. 情感分析：使用 OpenAI 和 DeepSeek 对评论文本进行情感分析。
9. 检查是否已保存：在 Google Sheets 中检查该评论是否已存在。
10. 更新表格：将提取和分析的结果更新到 Google Sheets 中，包括评论的各项信息和情感分类。

用户可以通过以下方式自定义和调整此工作流：
- 修改公司ID：在‘设置参数’节点中更新 company_id 值以抓取不同公司的评论。
- 调整最大页面数：在‘设置参数’节点中更改 max_page 值以控制要抓取的页面数量。
- 更新提取逻辑：根据需要修改 HTML 提取节点中的 CSS 选择器，以适应不同的网页结构。
- 自定义情感分析：在情感分析节点中调整分类和提示模板，以满足特定的分析需求。
- 更改 Google Sheets 文档：在 Google Sheets 节点中更新文档ID，以将结果保存到不同的表格中。