使用 Bright Data 和 Google Gemini 提取与总结 Yelp 商业评论

适用人群

此工作流适合以下人群：
- 市场研究人员：需要分析餐饮行业的顾客反馈和趋势。
- 企业主：希望通过顾客评价来改进服务或产品。
- 数据分析师：需要提取和总结来自 Yelp 的业务评论数据以进行深入分析。
- 开发者：希望集成 Yelp 数据以构建更智能的应用程序或服务。

解决的问题

此工作流解决了从 Yelp 提取和总结业务评论的需求，能够自动化地获取、分析和汇总顾客反馈，帮助企业了解顾客满意度、识别服务问题并优化业务策略。

工作流程

手动触发工作流：用户点击‘测试工作流’按钮以启动流程。
2. 设置 Yelp URL：在 Bright Data 区域中配置要抓取的 Yelp URL。
3. 发送 HTTP 请求：向 Bright Data API 发送请求以获取 Yelp 商业评论数据。
4. 数据提取：使用 Google Gemini 模型分析并提取评论数据的结构化信息。
5. 结构化输出解析：解析提取的数据以符合预定的 JSON 结构。
6. 总结链：对提取的评论进行总结，生成简洁的总结文本。
7. 合并结果：将总结和结构化数据合并。
8. Webhook 通知：将合并后的响应发送到指定的 Webhook URL，以便后续处理或存储。

自定义指南

用户可以通过以下方式自定义和适应此工作流：
- 修改 Yelp URL：在‘设置 Yelp URL’节点中更改 URL，以抓取不同的业务评论。
- 调整数据提取参数：根据需要修改 HTTP 请求的参数，以获取特定格式或类型的数据。
- 更改总结方式：在‘总结链’节点中调整总结的提示，以生成更符合需求的文本。
- 更新 Webhook URL：在‘Webhook 通知’节点中设置新的 URL，以将结果发送到其他服务或系统。