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Bibliothek / Web Scraping & Recherche

Web Scraping & Recherche

Web-Recherche-Anfragen mit ScrapeGraphAI und OpenAI bearbeiten

Wenn eine Recherche-Anfrage per Webhook eingeht, teilt der Workflow sie in Suchanfragen auf, scrapt Quellen mit ScrapeGraphAI, OpenAI analysiert sie und die Ergebnisse werden in Google Sheets gespeichert.

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Was sie bewirkt

# Step 5: Data Storage & Response 📊 Secure storage of research findings and structured response delivery for seamless integration with other systems. ## Google Sheets Storage - Sheet Structure: Research_Data with comprehensive columns - Data Retention: Historical research for trend analysis - Access Control: Secure OAuth2 authentication - Format: Structured data ready for analysis and reporting ## Response Delivery - Format: JSON with status and metadata - Content: Session ID, completion status, source count - Integration: Ready for webhook consumers and APIs - Tracking: Unique session IDs for research correlation ## Data Management Features - Versioning: Track research iterations - Export: Multiple format support - Sharing: Team collaboration capabilities - Analytics: Built-in Google Sheets analysis tools ## Use Cases - Market Research: Competitive analysis and trends - Academic Research: Literature reviews and citations - Business Intelligence: Industry insights and reports

Die Schritte

  1. Research Request Webhook
  2. Research Configuration Processor
  3. Split Search Queries
  4. Query Selector
  5. AI Research Scraper
  6. News Sources Scraper
  7. Academic Sources Scraper
  8. Merge Research Sources
  9. Research Data Processor
  10. Research Data Storage
  11. Research Complete Response

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