n8n으로 유튜브 영상 자막 스크랩하기 – 전체 워크플로우

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요약

이 영상은 유튜브 영상의 자막을 자동으로 추출하여 AirTable 데이터베이스에 저장하고, 나중에 벡터 데이터베이스와 연동해 심층 분석 및 대화형 인터페이스로 활용할 수 있는 전체 자동화 워크플로우를 소개합니다. 영상에서는 URL 하나만 입력하면 10초 내에 자막을 받아올 수 있는 과정을 상세히 설명하며, n8n, AirTable, Apify 등 다양한 도구의 활용법을 단계별로 시연합니다. 또한, 코드 노드를 이용해 복잡한 자막 데이터를 깔끔하게 포맷팅하고, 이후 추가 연구나 콘텐츠 재활용에 도움이 되는 벡터 DB 연동 가능성도 언급합니다. 마지막으로, 관련 커뮤니티와 추가 리소스 안내를 통해 시청자가 더욱 심도 있는 학습을 할 수 있도록 독려합니다.

주요 키워드

YouTube 자막 n8n AirTable Apify 자동화 웹훅 API 벡터 데이터베이스 코드 노드 트리거

하이라이트

🔑 워크플로우 소개: 유튜브 영상 자막을 AirTable에 저장한 후 벡터 데이터베이스와 연동해 대화형 에이전트를 구현하는 전체 과정이 설명됩니다.
⚡️ URL 제출 자동화: 영상에서 폼에 유튜브 URL을 입력하는 것만으로 10초 내에 자막이 자동으로 추출되어 저장되는 과정을 시연합니다.
🌟 AirTable 구성: 영상 제목, 설명, 자막 등 여러 필드를 포함한 데이터베이스를 처음부터 만드는 방법을 자세하게 안내합니다.
🚀 n8n과 웹훅: n8n의 웹훅 트리거를 사용해 URL 제출 시 자동으로 작업이 시작되는 구조가 강조됩니다.
📌 Apify 연동: Apify 플랫폼을 사용하여 저렴한 비용으로 유튜브 자막 데이터를 가져오고, 이를 HTTP 요청 및 API 연동으로 처리하는 방법을 다룹니다.
🌐 코드 노드 활용: 복잡한 자막 데이터를 정리해 보기 쉬운 형식으로 변환하는 코드 노드 사용법을 통해 데이터 포맷팅 과정을 설명합니다.
📈 벡터 데이터베이스 잠재력: 추출된 자막 데이터를 벡터화하여 심층 검색과 AI 기반 대화 시스템 구축에 활용할 수 있는 미래 가능성을 제시합니다.
🔧 커뮤니티 및 추가 리소스: 강의 커뮤니티 가입 및 추가 자료 제공을 통해 시청자가 지속적으로 학습할 수 있도록 독려합니다.

용어 설명

n8n

오픈 소스 워크플로우 자동화 툴로, 다양한 API와 서비스들을 연결해 자동화 프로세스를 구성할 수 있음.

AirTable

사용자 친화적인 클라우드 기반 데이터베이스 서비스로, 데이터를 표 형식으로 관리하며 협업에 유용함.

Apify

웹 스크래핑 및 자동화 플랫폼으로, 저렴한 비용에 웹 데이터를 손쉽게 추출할 수 있도록 지원함.

벡터 데이터베이스

텍스트나 이미지 데이터를 벡터화하여 심층 검색 및 AI 기반 대화형 시스템 구축에 활용하는 데이터 저장소.

[00:00:00] 워크플로우 개요 및 소개

영상은 유튜브 자막 스크랩 및 분석 워크플로우 개념을 소개합니다. 전체 시스템의 큰 그림과 자동화의 장점을 설명합니다.

[00:00:38] 사례 시연: URL 제출과 자동화 실행

실제 유튜브 URL을 폼에 입력하여 자동화가 실행되는 모습을 보여줍니다. 짧은 시간 내에 자막이 수집되는 과정을 확인할 수 있습니다.

[00:38] 실제 사용 예시: Productive Dude의 블로그 작성 에이전트 영상을 통해 URL 복사와 폼 제출만으로 10초 안에 자동으로 자막을 데이터베이스에 저장하는 과정 시연

[01:29] 시스템의 확장 기능: 경쟁사 리서치, 해시태그 추출, 채널/비디오 태그 분석 등 다양한 기능과 파인콘 데이터베이스를 통한 벡터화 기능 소개

[02:15] 실제 활용 사례: 자막 내용에 대한 구체적인 질문이 가능하며, 벡터화를 통해 수천 자의 자막 중에서 필요한 정보를 정확히 찾아낼 수 있는 기능 설명

[02:40] 벡터 데이터베이스를 활용하여 40분 분량의 영상 자막에서 정보를 추출하고, 이를 프롬프트와 함께 문맥으로 활용하는 방법을 설명합니다.

[03:22] YouTube 자막을 Airtable 데이터베이스로 가져오는 자동화 시스템 구축 방법을 소개합니다.

[03:35] 대부분의 사람들이 자동화 구축 시 '템플릿 수갑'에 갇혀 있어, 실제 작동 원리를 이해하지 못하는 문제점을 지적합니다.

[03:58] AI를 기초부터 고급 에이전트 시스템 구축까지 배울 수 있는 커뮤니티를 소개하고, 30개 이상의 n8n 강좌 모듈을 제공합니다.

[04:58] 자동화 시스템 구축에 필요한 핵심 도구로 Airtable, n8n, Apify를 소개하고 각각의 역할을 설명합니다.

[05:16] Apify 서비스의 비용에 대해 설명하며, 천 개의 영상 처리에 약 50달러가 든다고 안내합니다. Apify와 Airtable 계정 생성이 필요함을 언급합니다.

[05:23] Airtable에서 데이터베이스 생성을 시작합니다. 기본 필드를 설정하고 'video name', 'description', 'transcript' 필드를 만듭니다.

[06:09] 추가 필드 설정을 진행합니다. video URL 필드를 추가하고, single select 타입의 stage 필드를 생성하여 transcript 상태를 관리할 수 있도록 설정합니다.

[00:06:17] AirTable 데이터베이스 및 폼 구성

AirTable에서 새 데이터베이스를 생성하고 영상 이름, 설명, 자막 등 필요한 필드를 설정하는 방법을 단계별로 시연합니다. 폼 뷰를 구성해 URL 입력을 간소화합니다.

[00:09:11] n8n 자동화 트리거와 웹훅 연결

n8n에서 웹훅 트리거를 설정하여 URL 입력 시 자동으로 데이터가 처리되도록 합니다. AirTable과의 연동 과정을 통해 자동 업데이트를 구현합니다.

[09:11] 레코드 업데이트 기능을 추가하고 비디오 URL 필드를 설정합니다. 웹훅 연결을 위한 스크립트 실행을 준비합니다.

[09:43] n8n 코스의 강의실에 모든 리소스를 보관하고 있으며, 필요한 스크립트와 설정 방법을 공유합니다.

[10:33] 커뮤니티 멤버들은 미리 준비된 블루프린트를 다운로드하여 쉽게 설정을 완료할 수 있습니다.

[10:46] 워크플로우 구축을 시작하면서 이름을 'URL to transcript'로 설정하고, 첫 단계로 웹훅을 구성합니다.

[11:09] 웹훅 설정 시 보안을 위해 URL을 공개하지 않도록 주의하고, 테스트용 URL을 복사하여 자동화 설정에 적용합니다.

[00:11:17] Apify 통합: HTTP 요청과 API 연동

Apify API를 통해 유튜브 자막 데이터를 추출하는 HTTP 요청을 구성합니다. API 키 설정과 함께, 요청 결과를 n8n 워크플로우에 통합하는 방법을 설명합니다.

[11:41] Set 필드를 추가하여 URL과 record ID 필드를 설정하고, 데이터 매핑을 위한 준비를 합니다.

[12:25] 실제 YouTube 영상 URL을 사용하여 테스트를 진행하고, 폼 제출을 통해 웹훅 요청이 정상적으로 작동하는지 확인합니다.

[13:01] 웹훅에서 전송된 데이터를 필드에 매핑하고, 다음 단계로 Apify 액터 설정을 준비합니다.

[13:26] Apify 계정 설정과 API 키 생성 방법을 설명합니다. 영상 1,000개당 50센트의 요금이 부과되며, API와 통합 섹션에서 개인 API 토큰을 생성할 수 있습니다.

[14:00] HTTP 요청 설정 과정을 설명합니다. cURL 임포트를 사용하여 요청을 구성하고, JSON 형식으로 변경하는 방법을 보여줍니다.

[15:17] 설정된 자동화 워크플로우의 테스트 과정을 진행합니다. URL 테스트와 HTTP 요청 테스트를 통해 영상 정보가 제대로 가져와지는지 확인합니다.

[15:55] 다음 단계로 자막을 가져오기 위한 추가 HTTP 요청 설정을 시작합니다.

[16:07] 자막 데이터를 가져오기 위해 GET 요청을 설정하고, caption tracks base URL을 찾아 입력합니다.

[00:16:27] 코드 노드를 통한 자막 형식화 및 데이터 통합

복잡하게 받아온 자막 데이터를 코드 노드를 통해 정리하고, 여러 소스의 데이터를 하나의 통합 리스트로 합칩니다. 이 데이터를 다시 AirTable에 업데이트하는 과정을 보여줍니다.

[16:30] 코드 노드를 사용하여 추출된 자막을 깔끔한 형식으로 변환하는 과정을 진행합니다.

[17:14] 정리된 자막 데이터를 데이터베이스에 추가하기 위해 merge 도구를 사용하여 3개의 입력을 통합합니다.

[17:57] Aggregate 노드를 사용하여 모든 데이터를 단일 리스트로 통합하고, Airtable에 최종 데이터를 추가하기 위한 준비를 합니다.

[18:36] Airtable에 자막 데이터를 추가하기 위한 자격 증명 설정 방법을 설명합니다.

[18:51] 에어테이블 토큰 설정과 스코프 지정 방법을 설명합니다. YT transcript agent라는 이름으로 토큰을 생성하고, 필요한 데이터 접근 권한을 설정합니다.

[19:29] 데이터베이스 연결 설정을 완료하고 n8n에서 직접 편집이 가능하도록 설정합니다.

[20:50] 자동화 워크플로우를 테스트하고 실제 유튜브 영상 URL을 이용해 전체 프로세스를 검증합니다.

[00:21:11] 최종 테스트, 업데이트 및 결론

자동화 전체 프로세스를 최종 테스트하며, 업데이트된 AirTable 데이터를 확인합니다. 마무리로 커뮤니티 참여와 추가 학습 자료 안내를 통해 끝맺습니다.