질문&답변
안녕하세요, 혜연님. 일단 해당 강의에서 다루는 내용에 약간의 문제점을 보완해서 진행한 추가 강의가 있습니다. https://inf.run/WTXY2 링크를 접속해보시면 해당 강의에서 트리거의 문제점과 기타 다른 문제점들을 보완해서 진행한 강의가 있으니 해당 추가 강의를 살펴보시는게 좋을듯 합니다. 현재 문의 주신 내용으로 대충 개념을 이해하시고 추가 강의를 보시면 더 좋지 않을까 합니다. 그래도 궁금하신 사항이 있으시면 언제든 질문 주시기 바랍니다. 그리고 혹시 설치하신 n8n 버전이 1.x 버전대인지도 다시한번 확인해보시기 바랍니다. 해당강의는 n8n 2.x 버전이 아닌 1.x 버전으로 진행되고 있는점도 참고 하시기 바랍니다.
질문&답변
안녕하세요, 제주삼다님. 제가 만든 영상이라는 게 강의 소개에 사용된 뉴스 앵커 영상을 말씀하시는 거겠죠? 지금은 정확하게 100% 기억이 나지는 않지만, 기억을 더듬어 말씀드리면 우선 최초에 뉴스 화면 형태의 기준 이미지 1장을 먼저 생성했습니다. 그리고 그 이미지를 바탕으로 Qwen Edit의 카메라 LoRA(강의에서 사용한 LoRA)와 GPT-Image-2를 사용해서 다양한 카메라 각도의 이미지를 추가로 생성했습니다. 이 과정에서는 특히 화질 저하와 인물의 일관성 유지 여부를 많이 확인했습니다. 같은 인물이라도 각도나 구도를 바꾸는 과정에서 얼굴, 헤어스타일, 의상, 전체적인 분위기가 조금씩 달라지는 경우가 있었기 때문에 실제 영상에 사용할 이미지보다 훨씬 많은 후보 이미지를 생성했습니다. 기억으로는 실제 사용된 이미지 수의 5배 이상은 생성했던 것 같습니다. 그중에서 화질과 인물 일관성이 가장 잘 유지된 이미지들만 골라서 최종 영상에 사용했습니다. 대본은 ChatGPT를 사용해서 기본 스크립트를 만든 뒤 제가 직접 수정했고, 이 스크립트를 바탕으로 오디오는 MiniMax를 사용해서 생성했습니다. 그리고 영상에 사용한 목소리도 기존 음성을 복제한 것이 아니라 MiniMax의 Sound Design 기능을 통해 생성한 목소리입니다. 그다음 전체 오디오를 적절한 길이로 나누고, 각 구간에 맞춰 앞에서 생성해 둔 이미지들을 시작 이미지로 사용하여 LTX 2.3 모델로 각각의 영상 클립을 생성했습니다. 최종적으로는 생성된 영상 클립들을 After Effects 같은 외부 편집 프로그램에서 이어 붙이고, 자막을 입히고, 필요한 첨부 자료를 오버레이해서 완성했습니다. 물론 단순히 영상 클립만 연결하는 정도라면 굳이 After Effects 같은 프로그램이 꼭 필요한 것은 아니고, FFmpeg나 일반 영상 편집 프로그램만으로도 충분히 가능합니다. 질문하신 것처럼 ACE Step 1.5로 2분짜리 음악을 만들고, 캐릭터 시트를 기반으로 일관성 있는 2분짜리 뮤직비디오를 만드는 문제는 저도 개인적으로 관심이 많아서 정말 여러 가지 방법을 많이 테스트해봤습니다. 아래 영상은 제가 처음으로 이런 방식을 본격적으로 시도했던 영상입니다. https://www.youtube.com/watch?v=Y5bWVVYntAs 당시 제가 원했던 것은 여러 장면을 단순히 이어 붙이는 방식이 아니라, 마치 가상의 가수가 하나의 긴 흐름 안에서 음악 전체를 이어서 부르는 것처럼 보이게 만드는 것이었습니다. 그래서 정말 여러 가지 방법을 시도했습니다. 예를 들어 한 영상의 마지막 프레임을 추출하고, 그 프레임을 다음 영상의 첫 번째 이미지로 다시 사용해서 영상을 계속 이어가는 방식도 테스트했습니다. 이 방법은 장면과 장면 사이의 연결 자체는 자연스럽게 만들 수 있습니다. 하지만 2분 정도 길이로 계속 반복하다 보면 문제가 생깁니다. 영상 생성 과정에서 조금씩 발생한 얼굴 변화, 디테일 손실, 배경 변화, 색감 변화 등이 다음 영상의 입력 이미지로 다시 전달되고, 그 이미지가 또 다음 영상의 입력으로 사용되면서 오차가 누적됩니다. 결국 시간이 길어질수록 처음의 인물과 마지막의 인물이 조금씩 달라지거나, 전체적인 화질이 열화되는 현상이 생각보다 크게 발생했습니다. 그래서 여러 방법을 테스트해본 뒤 제가 내린 결론은, 현재 AI 영상 모델의 특성상 2분 전체를 하나의 연속된 생성 과정처럼 완벽하게 유지하는 것은 생각보다 쉽지 않다는 것입니다. 여기서 중요한 것은 단순히 모델 성능의 문제가 아니라, 사람의 연출 방식과 AI의 생성 방식 자체가 다르다는 점이라고 생각합니다. 예를 들어 사람이 영상을 연출할 때는 “남자가 힘겹게 걷는다”라는 장면 하나만 두고도 여러 가지 선택을 합니다. 먼지나 흙이 묻은 구두를 클로즈업해서 걸음만 보여줄 수도 있고, 축 늘어진 어깨를 중심으로 잡은 뒤 카메라를 천천히 줌아웃할 수도 있고, 혹은 멀리서 전신을 잡아 외롭고 쓸쓸한 분위기를 강조할 수도 있습니다. 즉, 인간은 “이 장면에서 어떤 감정을 어떤 방식으로 보여줄 것인가”를 고민하면서, 무엇을 강조하고 무엇을 덜 보여줄지 선택합니다. 어떤 화면은 강하게, 어떤 화면은 약하게, 어떤 화면은 타이트하게, 어떤 화면은 여유롭게 담아내면서 관객의 호흡과 감정선을 의도적으로 조절합니다. 그런데 현재의 AI는 이런 식의 연출적 우선순위를 스스로 잡는 데 한계가 있습니다. 직접적으로 지시하지 않으면 장면 안에 들어 있는 여러 요소를 거의 모두 중요하다고 판단하는 경향이 있고, 그래서 “남자가 걷는 장면”이라고 하면 사람이 의도했을 법한 감정 포인트 하나를 선택해서 밀어주기보다는, 남자와 배경과 동작을 전부 한 화면 안에 최대한 담아내는 쪽으로 결과가 나오는 경우가 많습니다. 문제는 영상이란 결국 연속성이 있는 장면들의 나열인데, 모든 장면이 다 중요해 보이게 만들어지면 오히려 무엇을 말하고 싶은 영상인지가 잘 보이지 않게 됩니다. 한 장면 한 장면만 놓고 보면 그럴듯해 보여도, 그것들이 이어졌을 때 감정의 강약이나 호흡의 조절이 없으면 보는 사람 입장에서는 메시지나 감정선이 흐릿해질 수 있습니다. 그래서 AI로 긴 뮤직비디오를 만들 때는 단순히 “일관성 있는 캐릭터를 만드는 것”만 중요한 것이 아니라, “각 장면에서 무엇을 보여주고 무엇을 덜 보여줄 것인지”를 사람이 먼저 설계해주는 것이 굉장히 중요하다고 생각합니다. 예를 들어 저처럼 가상의 가수 한 명이 계속 등장하면서 노래를 부르는 형태를 만들고 싶다면, 매 영상 클립마다 이전 영상의 마지막 프레임을 계속 재사용하는 방식보다는 캐릭터 시트를 기준으로 새로운 시작 이미지를 계속 생성하는 방식이 현재로서는 더 안정적이라고 생각합니다. 예를 들면 다음과 같은 흐름입니다. 캐릭터 시트 → 장면 1 시작 이미지 생성 → 영상 생성 → 다시 캐릭터 시트를 참조해 장면 2 시작 이미지 생성 → 영상 생성 → 다시 캐릭터 시트를 참조해 장면 3 시작 이미지 생성 → 영상 생성 이런 방식입니다. 이렇게 하면 이전 영상의 마지막 프레임을 계속 재활용하면서 생기는 화질 열화나 왜곡 누적을 줄일 수 있습니다. 다만 이 방식에서도 결국 가장 큰 문제는 새롭게 생성되는 이미지마다 동일한 캐릭터를 얼마나 정확하게 유지할 수 있느냐입니다. 그래서 캐릭터 시트뿐 아니라 Reference Image, LoRA, 동일한 의상과 헤어스타일, 얼굴 방향, 카메라 거리 같은 조건을 최대한 고정해서 사용하는 것이 중요합니다. 반대로 굳이 원테이크 형태가 아니라 일반적인 뮤직비디오처럼 접근한다면 훨씬 자유롭게 만들 수 있습니다. 예를 들어 2분짜리 음악을 5초~10초 정도의 여러 구간으로 나눈 뒤, 각 구간마다 서로 다른 연출을 사용하는 방식입니다. 예를 들면 실내 → 길을 걷는 장면 → 자동차 안 → 바닷가 → 공연 장면 → 회상 장면 처럼 구성할 수도 있습니다. 이런 방식에서는 모든 장면을 물리적으로 완벽하게 연결하는 것보다 캐릭터, 의상, 색감, 촬영 스타일, 분위기를 일정하게 유지하는 것이 훨씬 중요합니다. 개인적으로는 현재 AI 영상 모델들의 특성을 고려하면 이 방식이 훨씬 현실적이라고 생각합니다. 다만 여기서 또 다른 문제가 생깁니다. 결국 2분 동안 어떤 이야기를 보여줄 것인가를 사람이 먼저 결정해야 하기 때문입니다. 현재 AI가 상당히 많은 것을 잘하지만, 제가 생각하기에 여전히 어려운 영역 중 하나가 사람이 실제로 느끼는 감정선을 길게 설계하는 부분입니다. “슬픈 뮤직비디오를 만들어줘”, “행복한 이야기를 만들어줘”, “감동적인 스토리를 만들어줘”라고 하면 장면 자체는 꽤 잘 만들어냅니다. 하지만 2분 동안 시청자가 실제로 감정을 따라갈 수 있도록 장면의 순서, 강조 포인트, 변화, 클라이맥스를 설계하는 것은 아직 사람의 개입이 상당히 필요하다고 생각합니다. 그래서 제가 지금 2분짜리 AI 뮤직비디오를 만든다면 대략 다음과 같은 방식으로 접근할 것 같습니다. ACE Step 1.5로 음악 생성 → 가사와 음악 구조 분석 → Intro / Verse / Chorus / Bridge 등으로 구간 분리 → 각 구간에서 어떤 감정과 장면을 보여줄지 사람이 먼저 결정 → 캐릭터 시트 제작 → Qwen Edit, GPT-Image-2 등의 이미지 모델로 장면별 시작 이미지 생성 → LTX 2.5 같은 영상 모델로 각 장면을 짧은 클립으로 생성 → 음악 타이밍에 맞춰 클립 편집 → 필요한 부분만 프레임 연결이나 전환 효과 사용 즉, 2분짜리 영상을 하나의 긴 AI 영상으로 생성한다기보다, 2분짜리 뮤직비디오를 여러 개의 짧은 장면으로 먼저 설계하고, 캐릭터와 영상 스타일의 일관성을 관리하면서 각각 생성한 뒤 최종적으로 편집한다고 생각하는 편이 현재로서는 더 현실적인 접근이라고 생각합니다. 특히 후렴구처럼 반복되는 구간에서는 같은 장소, 같은 의상, 같은 카메라 구도 같은 요소를 의도적으로 다시 등장시키는 것도 좋습니다. 모든 장면이 완벽하게 물리적으로 연결되지 않더라도 시청자는 반복되는 인물, 의상, 공간, 색감, 촬영 스타일을 통해 하나의 뮤직비디오라고 인식하기 때문입니다. 뮤직비디오는 정해진 제작 원칙이 거의 없는 장르이기 때문에 사람의 아이디어를 다양하게 적용할 수 있고, 그런 면에서는 AI 영상과 굉장히 잘 맞는 분야라고 생각합니다. 반대로 질문하신 것처럼 캐릭터나 분위기의 일관성이 무너지면 각각의 영상 품질이 아무리 좋아도 결국 서로 관계없는 영상들을 이어 붙인 것처럼 보일 수 있습니다. 그래서 긴 AI 영상을 만들 때는 단순히 어떤 영상 모델을 사용할 것인가보다 먼저, 어떤 방식으로 장면을 나눌 것인지, 어떤 감정을 어떤 화면으로 보여줄 것인지, 그리고 무엇을 끝까지 동일하게 유지할 것인지를 사람이 먼저 설계하는 것이 더 중요하다고 생각합니다.
질문&답변
안녕하세요, 상구님. 일단 올려주신 스샷을 봤을때 해당 도메인은, 위 스샷에서처럼 109로 시작하는 아이피에 할당된것으로 보입니다. 해당 아이피가 서버 아이피와 동일한지 확인해보시고 동일하다면 n8n의 docker-compose.yml 에서 주소가 제대로 설정되지 않았을 확률이 높아 보입니다. docker-compose.yml 파일을 수정하면 반드시 도커 컨테이너를 down 하셨다가 다시 up 하셔야 변경된 내용이 적용됩니다. 클로드나 챗GPT 같은 AI를 사용하신다면 ChatGPT for Chrome 혹은 Claude for Chrome을 사용해서 AI한테 설정을 부탁해보시는것도 좋을듯 합니다. 일단 아이피가 서버와 동일한지 확인 하시고 동일하지 않다면 도메인 연결도 확인하셔야 하고 nginx-proxy-manager도 확인해보셔야 합니다. 아이피에 문제가 없다면 docker-compose.yml 파일을 확인해보시고 도커 컨테이너를 다시 down 후 up 해보시기 바랍니다.
질문&답변
안녕하세요, dorjevs님. .env 파일은 해당 수업 자료를 다운로드 하시면 n8n-v2.zip 파일을 다운로드 하실 수 있는데, 해당 압축 파일을 해제 하시면, 위 스샷에서 처럼 내부에 .env 파일이 있습니다. POSTGRES_USER=root POSTGRES_PASSWORD=replace_me POSTGRES_DB=n8n N8N_ENCRYPTION_KEY=replace_me N8N_USER_MANAGEMENT_JWT_SECRET=even-more-secret N8N_DEFAULT_BINARY_DATA_MODE=filesystem N8N_RUNNERS_AUTH_TOKEN=replace_me .env 파일에는 위와 같은 내용이 작성되어있습니다. 위의 내용을 복사해서 새파일을 .env로 생성하셔도 됩니다. 수업자료는 강의 하단에 위 스샷처럼 자료 다운로드 라고 되어있는걸 클릭하시면 다운로드 됩니다.
질문&답변
안녕하세요. chuck님! 아 ngrok 서비스 형태가 변경되었나 보군요. 말씀하신것처럼 주소가 고정되었다면 배치파일로 그 수고스러운 작업을 할 필요가 없습니다. 소중한 정보 감사드립니다. 🙏
질문&답변
안녕하세요, 광수님. 일단 터미널 창이 닫아지면 comfyui 실행은 종료됩니다. 그런데 그런 문구가 나왔다는 이야기는 위에서 뭔가 오류가 발생했을 수도 있고 그래서 정상적으로 구동이 안되고 배치파일의 마지막 pause 가 실행된걸로 보입니다. 터미널 창의 내용을 스샷해서 AI 에게 질문해보시는것도 좋고 저한테 보여주시면 확인해보고 다시 답변드리도록하겠습니다.
질문&답변
안녕하세요, 영희님. 강의에 등장하는 다운로드 및 자료는 모두 최종 버전이 수업노트를 통해 제공되고 있습니다만 말씀 하신 것 처럼 안내가 한번 더 나오는게 더 좋을듯 합니다. 따라서 말씀하신 구간에 안내 메세지가 나오게 적용하였습니다. 좋은 의견 감사드립니다.
질문&답변
안녕하세요, 영희님. 첨부된 json 파일은 해당 강의에서 사용한 comfyui 용 워크플로우 파일입니다. comfyui 의 파일 메뉴를 통해 Open 하시면 사용하실 수 있는 파일입니다. 수업에 사용된 HTML 수업자료는 위 스샷에서 처럼 강의 하단의 수업노트 보기 혹은 스크롤다운을 하시면 수업노트가 나오고 해당 수업노트의 수업내 사이트 링크 섹션에 다운로드 링크를 걸어놨습니다. 해당 링크를 참조하시면 확인하실 수 있습니다.
질문&답변
안녕하세요, aiblog님. 일단 올려주신 내용은 잘 봤습니다. 그런데 스샷의 이미지 주소 https://files.blogagent.kr/view/80308755-dfa6-4028-a9c3-d7cd2b948139.png 를 접속해보면 해당 이미지가 존재하지 않습니다. 실제 생성된 주소로 접속 해보시고 이미지가 제대로 나오는지 먼저 확인해보시고 만약 이미지가 나오지 않는다면 파일 업로드 서버에 어떤 오류 로그가 찍히는지를 확인해봐야 할 듯 합니다. 그리고 실제 서버상에 해당 파일이 저장되었는지도 체크해보시기 바랍니다. 파일서버에 저장하는 기능의 문제인지, 저장은 잘 되었으나 view 를 해주는 기능의 문제인지, 서버에 저장도 잘 되었고 브라우저 직접 접속시 문제없이 이미지가 보인다면 그러면 블로그에 업로드 하는 내용을 확인해봐야 할 듯 합니다. 정리하자면... 파일 서버에 파일이 정상적으로 저장되었는지, 파일 서버에 파일이 존재 한다면 브라우저 직접 접속시 보여지는데 문제가 있는지, 저장도 문제없고 보이는데도 문제가 없다면 블로그 글 작성시 글의 내용에 이미지 태그가 정상적으로 작성되고 있는지 위 부분을 모두 체크해보셔야 할 듯 합니다.
질문&답변
안녕하세요, kinyu85님. 일단 저도 똑같은 상황으로 위 스샷에서 처럼 제미나이 3.5 플래시 모델을 사용해서 구동을 해봤습니다만 저한테서는 그런 문제가 발생을 하지 않았습니다. 참고로 저는 1.123.9 버전에서 테스트 해본 상태입니다. 추가적으로 제미나이 3.6 플래시 모델에서도 문제가 없었습니다. 현재 사용중이신 n8n 버전 문제인지 어떤 이유에서인지 저도 이유를 알 수 없습니다만 n8n 깃헙 커뮤니티에 비슷한 증상을 이야기하는 글이 있긴 합니다만 kinyu85님과 똑같은 증상은 아니며 버전도 2.x 버전에서 발생한 문제로 보입니다만 맥락은 비슷해 보이긴 합니다. [참조링크] 일단 AI 모델을 제미나이 다른 버전으로 변경해보시고 아예 다른 챗지피나 클로드 소넷 같은걸로도 한번 테스트 해보시기 바랍니다. 꼭 제미나이 3.5 플래시를 사용해야겠다하면 n8n 의 AI Agent 노드를 버리고 직접 API를 호출 하는 형태로 사용할 수도 있긴 합니다. 직접 API를 구현하는 샘플은 아래의 코드 전체를 복사하시어 n8n 에서 Ctrl + V 로 붙여넣기 해보시면 해당 부분만 작성한 노드 구성을 보실 수 있습니다. { "nodes": [ { "parameters": {}, "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger", "typeVersion": 1, "position": [ -272, -160 ], "id": "0dad43de-7813-4ef0-a3f6-ac6d45eb48f4", "name": "When clicking ‘Execute workflow’" }, { "parameters": { "assignments": { "assignments": [ { "id": "788773c1-5f4f-4816-99c5-47ed2c57cdae", "name": "today", "value": "={{ $now.format('yyyy-MM-dd HH:mm:ss') }}", "type": "string" } ] }, "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 3.4, "position": [ -112, -160 ], "id": "a2f66d98-35ac-48b9-b8c5-8e6edb2fa33c", "name": "Set NOW" }, { "parameters": { "operation": "search", "base": { "__rl": true, "value": "appqBoRd6PoK1XYGE", "mode": "list", "cachedResultName": "Blog", "cachedResultUrl": "https://airtable.com/appqBoRd6PoK1XYGE" }, "table": { "__rl": true, "value": "tblg5aoT05scKiIZm", "mode": "list", "cachedResultName": "클러스터링", "cachedResultUrl": "https://airtable.com/appqBoRd6PoK1XYGE/tblg5aoT05scKiIZm" }, "filterByFormula": "{reserved_post}='yes'", "returnAll": false, "limit": 1, "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.airtable", "typeVersion": 2.1, "position": [ 32, -160 ], "id": "ea68e7a3-71d1-4e9d-9374-a3367ed1ce08", "name": "Get Reserved Data", "credentials": { "airtableTokenApi": { "id": "31QF0d5eTUonxBpl", "name": "Airtable Personal Access Token account" } } }, { "parameters": { "method": "POST", "url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent", "sendQuery": true, "queryParameters": { "parameters": [ { "name": "key", "value": "=--제미나이 API--" } ] }, "sendBody": true, "specifyBody": "json", "jsonBody": "={{\n {\n contents: [\n {\n role: \"user\",\n parts: [\n {\n text: `\n다음 정보를 분석하여 웹 검색에 사용할 검색어 하나를 생성하세요.\n\n클러스터: ${$json.cluster}\n카테고리: ${$json.category}\n관련 키워드: ${$json.keywords}\n대상 독자: ${$json.target}\n핵심 키워드: ${$json.primary_keyword}\n검색 의도: ${$json.intent}\n\n반드시 Search_WEB 도구를 호출하세요. 직접 답변하지 마세요.\n`\n }\n ]\n }\n ],\n tools: [\n {\n functionDeclarations: [\n {\n name: \"Search_WEB\",\n description: \"인터넷에서 최신 정보와 사실을 검색합니다.\",\n parameters: {\n type: \"OBJECT\",\n properties: {\n query: {\n type: \"STRING\",\n description: \"웹 검색에 사용할 구체적인 검색어\"\n }\n },\n required: [\"query\"]\n }\n }\n ]\n }\n ],\n toolConfig: {\n functionCallingConfig: {\n mode: \"ANY\",\n allowedFunctionNames: [\"Search_WEB\"]\n }\n }\n }\n}}", "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 4.3, "position": [ 192, -160 ], "id": "047a51cb-f04e-4868-978c-8029a04b2d6f", "name": "Gemini API" }, { "parameters": { "method": "POST", "url": "https://api.blogagent.kr/search", "authentication": "genericCredentialType", "genericAuthType": "httpHeaderAuth", "sendBody": true, "bodyParameters": { "parameters": [ { "name": "query", "value": "={{ $json.candidates[0].content.parts[0].functionCall.args.query }}" } ] }, "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 4.3, "position": [ 352, -160 ], "id": "734901c4-8093-4fea-aff5-7116f37324c6", "name": "Search WEB1", "credentials": { "httpHeaderAuth": { "id": "eDWpokiVVp9P8pkU", "name": "Search API Key" } } }, { "parameters": { "method": "POST", "url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent", "sendQuery": true, "queryParameters": { "parameters": [ { "name": "key", "value": "--제미나이 API--" } ] }, "sendBody": true, "specifyBody": "json", "jsonBody": "={{\n {\n contents: [\n {\n role: \"user\",\n parts: [\n {\n text: `\n다음 정보를 바탕으로 블로그 콘텐츠 기획안을 작성하세요.\n\n클러스터: ${$('Get Reserved Data').item.json.cluster}\n카테고리: ${$('Get Reserved Data').item.json.category}\n관련 키워드: ${$('Get Reserved Data').item.json.keywords}\n대상 독자: ${$('Get Reserved Data').item.json.target}\n핵심 키워드: ${$('Get Reserved Data').item.json.primary_keyword}\n검색 의도: ${$('Get Reserved Data').item.json.intent}\n\n웹 검색 결과를 근거로 최종 기획안을 작성하세요.\n`\n }\n ]\n },\n\n $('Gemini API').item.json.candidates[0].content,\n\n {\n role: \"user\",\n parts: [\n {\n functionResponse: {\n id: $('Gemini API').item.json.candidates[0].content.parts[0].functionCall.id,\n name: $('Gemini API').item.json.candidates[0].content.parts[0].functionCall.name,\n response: {\n result: $json\n }\n }\n }\n ]\n }\n ]\n }\n}}", "options": {} }, "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 4.3, "position": [ 528, -160 ], "id": "c490eb4a-2b6c-4f14-8e04-101443014aac", "name": "Gemini Result" } ], "connections": { "When clicking ‘Execute workflow’": { "main": [ [ { "node": "Set NOW", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Set NOW": { "main": [ [ { "node": "Get Reserved Data", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Get Reserved Data": { "main": [ [ { "node": "Gemini API", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Gemini API": { "main": [ [ { "node": "Search WEB1", "type": "main", "index": 0 } ] ] }, "Search WEB1": { "main": [ [ { "node": "Gemini Result", "type": "main", "index": 0 } ] ] } }, "pinData": {}, "meta": { "instanceId": "558d88703fb65b2d0e44613bc35916258b0f0bf983c5d4730c00c424b77ca36a" } }
