Automatisation Bing Copilot avec n8n : extraction et résumé
Ce workflow n8n a pour objectif d'extraire et de résumer les résultats de recherche de Bing Copilot en utilisant les capacités de l'IA de Google Gemini et Bright Data. Dans un contexte où la rapidité et la précision des informations sont cruciales, ce processus d'automatisation permet aux équipes de gagner un temps précieux en consolidant les données pertinentes. Les cas d'usage incluent la génération de résumés pour des rapports, la recherche d'informations pour des projets ou la préparation de contenu basé sur des résultats de recherche. Étape 1 : le déclencheur manuel permet de lancer le workflow. Étape 2 : le modèle de chat Google Gemini est utilisé pour traiter les données. Étape 3 : les résultats sont chargés par le nœud de chargement de données par défaut. Ensuite, les données sont segmentées pour une meilleure gestion. Étape 4 : des conditions sont appliquées pour vérifier la validité des données extraites. Étape 5 : un appel HTTP est effectué pour télécharger les instantanés nécessaires. Les étapes suivantes impliquent la création de résumés concis et l'envoi des résultats via des notifications webhook. Ce workflow offre une valeur ajoutée significative en réduisant les efforts manuels et en augmentant l'efficacité des équipes dans la gestion de l'information. Tags clés : automatisation, Bing, Google Gemini.
Vue d'ensemble du workflow n8n
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Détail des nœuds du workflow n8n
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"id": "AnbedV2Ntx97sfed",
"meta": {
"instanceId": "885b4fb4a6a9c2cb5621429a7b972df0d05bb724c20ac7dac7171b62f1c7ef40",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Extract & Summarize Bing Copilot Search Results with Gemini AI and Bright Data",
"tags": [
{
"id": "Kujft2FOjmOVQAmJ",
"name": "Engineering",
"createdAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z",
"updatedAt": "2025-04-09T01:31:00.558Z"
},
{
"id": "ddPkw7Hg5dZhQu2w",
"name": "AI",
"createdAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z",
"updatedAt": "2025-04-13T05:38:08.053Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "5f358132-63bd-4c66-80da-4fb9911f607f",
"name": "When clicking ‘Test workflow’",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
-1140,
400
],
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"typeVersion": 1
},
{
"id": "43a157f6-2fb8-4c90-bf5d-92fc64c9df10",
"name": "Google Gemini Chat Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"notes": "Gemini Experimental Model",
"position": [
760,
580
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"notesInFlow": true,
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f2d34617-ea34-4163-b9d5-a35fed807dbb",
"name": "Default Data Loader",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
940,
580
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "707fdb4a-f534-4984-b97d-1839db1afc03",
"name": "Recursive Character Text Splitter",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter",
"position": [
1040,
800
],
"parameters": {
"options": {},
"chunkOverlap": 100
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0440b1dd-ca72-467c-a27a-76609ae08fcf",
"name": "If",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"position": [
-220,
400
],
"parameters": {
"options": {},
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "6a7e5360-4cb5-4806-892e-5c85037fa71c",
"operator": {
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{ $('Check Snapshot Status').item.json.status }}",
"rightValue": "ready"
}
]
}
},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "a23f3c86-200a-4d3c-a762-51cce158c4dd",
"name": "Set Snapshot Id",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-700,
400
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "2c3369c6-9206-45d7-9349-f577baeaf189",
"name": "snapshot_id",
"type": "string",
"value": "={{ $json.snapshot_id }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "cee238ff-f725-4a24-8117-540be1c66a56",
"name": "Download Snapshot",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
140,
200
],
"parameters": {
"url": "=https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/{{ $json.snapshot_id }}",
"options": {
"timeout": 10000
},
"sendQuery": true,
"authentication": "genericCredentialType",
"genericAuthType": "httpHeaderAuth",
"queryParameters": {
"parameters": [
{
"name": "format",
"value": "json"
}
]
}
},
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "kdbqXuxIR8qIxF7y",
"name": "Header Auth account"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "6bb33d11-7176-4dc7-89fe-1ee794793d3e",
"name": "Google Gemini Chat Model1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
380,
380
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemini-2.0-flash-exp"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "YeO7dHZnuGBVQKVZ",
"name": "Google Gemini(PaLM) Api account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "b2309938-eaaf-4d63-b8c8-53666cd57dac",
"name": "Structured Output Parser",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
"position": [
540,
380
],
"parameters": {
"jsonSchemaExample": "[{\n \"city\": \"string\",\n \"hotels\": [\n {\n \"name\": \"string\",\n \"address\": \"string\",\n \"description\": \"string\",\n \"website\": \"string\",\n \"area\": \"string (optional)\"\n }\n ]\n}\n]\n"
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "747b1e50-1cae-4efb-86d3-9221438701cd",
"name": "Check on the errors",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"position": [
-20,
20
],
"parameters": {
"options": {},
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "b267071c-7102-407b-a98d-f613bcb1a106",
"operator": {
"type": "string",
"operation": "equals"
},
"leftValue": "={{ $json.errors.toString() }}",
"rightValue": "0"
}
]
}
},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "0bf63795-1f1d-4d6b-90c1-1effae83fd40",
"name": "Sticky Note",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-1140,
80
],
"parameters": {
"width": 400,
"height": 220,
"content": "## Note\n\nDeals with the Bing Copilot Search using the Bright Data Web Scraper API.\n\nThe Basic LLM Chain and summarization is done to demonstrate the usage of the N8N AI capabilities.\n\n**Please make sure to update the Webhook Notification URL**"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3872fb7a-382a-446d-8cb0-6ac5a282a801",
"name": "Sticky Note1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-620,
80
],
"parameters": {
"width": 420,
"height": 220,
"content": "## LLM Usages\n\nGoogle Gemini Flash Exp model is being used.\n\nBasic LLM Chain makes use of the Output formatter for formatting the response\n\nSummarization Chain is being used for summarization of the content"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a1453c72-fef3-4cec-967a-858b28ba31d8",
"name": "Check Snapshot Status",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
-460,
400
],
"parameters": {
"url": "=https://api.brightdata.com/datasets/v3/progress/{{ $json.snapshot_id }}",
"options": {},
"sendHeaders": true,
"authentication": "genericCredentialType",
"genericAuthType": "httpHeaderAuth"
},
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "kdbqXuxIR8qIxF7y",
"name": "Header Auth account"
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "5750853b-a07d-455e-b630-977dd733613e",
"name": "Structured Data Extractor",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
360,
200
],
"parameters": {
"text": "=Extract the content as a structured JSON.\n\nHere's the content - {{ $json.answer_text }}",
"messages": {
"messageValues": [
{
"message": "You are an expert data formatter"
}
]
},
"promptType": "define",
"hasOutputParser": true
},
"typeVersion": 1.6
},
{
"id": "a86f935f-fe57-40ea-9197-5f20e3002899",
"name": "Concise Summary Creator",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainSummarization",
"position": [
760,
200
],
"parameters": {
"options": {
"summarizationMethodAndPrompts": {
"values": {
"prompt": "=Write a concise summary of the following:\n\n\n{{ $('Download Snapshot').item.json.answer_text }}\n\n",
"combineMapPrompt": "=Write a concise summary of the following:\n\n\n\n\n\nCONCISE SUMMARY: {{ $('Download Snapshot').item.json.answer_text }}"
}
}
},
"operationMode": "documentLoader"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "848ce4b1-0aed-4af2-bf55-bcdb30bbc88a",
"name": "Wait for 30 seconds",
"type": "n8n-nodes-base.wait",
"position": [
-280,
660
],
"webhookId": "f2aafd71-61f2-4aa4-8290-fa3bbe3d46b9",
"parameters": {
"amount": 30
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "5467a870-0734-457b-909e-be425a432ebf",
"name": "Structured Data Webhook Notifier",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
760,
0
],
"parameters": {
"url": "https://webhook.site/bc804ce5-4a45-4177-a68a-99c80e5c86e6",
"options": {},
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "response",
"value": "={{ $json.output }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "bf8a4868-ead7-411e-97ba-9faea308d836",
"name": "Summary Webhook Notifier",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
1140,
200
],
"parameters": {
"url": "https://webhook.site/bc804ce5-4a45-4177-a68a-99c80e5c86e6",
"options": {},
"sendBody": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "response",
"value": "={{ $json.output }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "60a59b93-9a7c-4d22-ab66-2249fb9ed27e",
"name": "Perform a Bing Copilot Request",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
-920,
400
],
"parameters": {
"url": "https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger",
"method": "POST",
"options": {},
"jsonBody": "[\n {\n \"url\": \"https://copilot.microsoft.com/chats\",\n \"prompt\": \"Top hotels in New York\"\n }\n]",
"sendBody": true,
"sendQuery": true,
"sendHeaders": true,
"specifyBody": "json",
"authentication": "genericCredentialType",
"genericAuthType": "httpHeaderAuth",
"queryParameters": {
"parameters": [
{
"name": "dataset_id",
"value": "gd_m7di5jy6s9geokz8w"
},
{
"name": "include_errors",
"value": "true"
}
]
},
"headerParameters": {
"parameters": [
{}
]
}
},
"credentials": {
"httpHeaderAuth": {
"id": "kdbqXuxIR8qIxF7y",
"name": "Header Auth account"
}
},
"typeVersion": 4.2
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "4462ae6e-4ecd-4f64-aad8-4aa9e65982b6",
"connections": {
"If": {
"main": [
[
{
"node": "Check on the errors",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "Wait for 30 seconds",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Set Snapshot Id": {
"main": [
[
{
"node": "Check Snapshot Status",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Download Snapshot": {
"main": [
[
{
"node": "Structured Data Extractor",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Check on the errors": {
"main": [
[
{
"node": "Download Snapshot",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Default Data Loader": {
"ai_document": [
[
{
"node": "Concise Summary Creator",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"Wait for 30 seconds": {
"main": [
[
{
"node": "Check Snapshot Status",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Check Snapshot Status": {
"main": [
[
{
"node": "If",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Concise Summary Creator": {
"main": [
[
{
"node": "Summary Webhook Notifier",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Google Gemini Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "Concise Summary Creator",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Structured Output Parser": {
"ai_outputParser": [
[
{
"node": "Structured Data Extractor",
"type": "ai_outputParser",
"index": 0
}
]
]
},
"Google Gemini Chat Model1": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "Structured Data Extractor",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Structured Data Extractor": {
"main": [
[
{
"node": "Concise Summary Creator",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "Structured Data Webhook Notifier",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Perform a Bing Copilot Request": {
"main": [
[
{
"node": "Set Snapshot Id",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Recursive Character Text Splitter": {
"ai_textSplitter": [
[
{
"node": "Default Data Loader",
"type": "ai_textSplitter",
"index": 0
}
]
]
},
"When clicking ‘Test workflow’": {
"main": [
[
{
"node": "Perform a Bing Copilot Request",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux équipes marketing, aux analystes de données et aux professionnels de l'information qui cherchent à optimiser leur processus de recherche et de synthèse d'informations. Il est idéal pour les entreprises de taille moyenne à grande qui utilisent des outils numériques avancés.
Problème résolu
Ce workflow résout le problème de la surcharge d'informations en automatisant l'extraction et le résumé des résultats de recherche. Les utilisateurs évitent ainsi les pertes de temps liées à la recherche manuelle et à la compilation d'informations dispersées. Grâce à cette automatisation, ils obtiennent rapidement des résumés clairs et concis, facilitant la prise de décision et la création de contenu.
Étapes du workflow
Étape 1 : le workflow est déclenché manuellement. Étape 2 : les résultats de recherche sont traités par le modèle de chat Google Gemini. Étape 3 : les données sont chargées et segmentées pour une meilleure analyse. Étape 4 : des conditions vérifient la validité des données. Étape 5 : un instantané est téléchargé via un appel HTTP. Étape 6 : un résumé concis est créé à partir des données extraites. Étape 7 : les résultats sont envoyés via des notifications webhook.
Guide de personnalisation du workflow n8n
Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier l'URL de l'appel HTTP pour adapter les requêtes à vos besoins spécifiques. Il est également possible de changer les paramètres du modèle Google Gemini pour ajuster le style et le ton des résumés. Pensez à sécuriser les données en configurant les authentifications nécessaires pour les appels API. Enfin, vous pouvez intégrer d'autres outils en ajoutant des nœuds supplémentaires selon vos exigences.