Samouczek: Redagowanie pliku PDF pobranego przez HTTP

Kompletny, gotowy do uruchomienia workflow n8n, który pobiera plik PDF przez HTTP i redaguje na nim twarz za pomocą węzła PDF Redaction.

Ten samouczek buduje kompletny, gotowy do uruchomienia workflow n8n, który:

Pobiera prawdziwy plik PDF przez HTTP za pomocą węzła HTTP Request.
Redaguje znajdujące się na nim twarze za pomocą węzła PDF Redaction.
Pokazuje zredagowany plik i wyniki wykrywania w panelu wyjściowym.

Wykorzystuje publiczny plik przykładowy z repozytorium pdf-redaction-api — SampleWithFace.pdf — dzięki czemu możesz odtworzyć każdy krok bez własnych plików.

Ogólny opis instalacji/konfiguracji znajdziesz najpierw w Samouczku instalacji i konfiguracji. Ten przewodnik zakłada, że węzeł jest już zainstalowany i masz już poświadczenie PDF Redaction API.

1. Trigger + HTTP Request

Zacznij od Manual Trigger, następnie dodaj węzeł HTTP Request z:

Method: GET
URL: https://raw.githubusercontent.com/StabRise/pdf-redaction-api/main/examples/pdfs/SampleWithFace.pdf
Options → Response → Response Format: File

Uruchom węzeł. Odpowiedź wraca jako dane binarne w polu data:

Wynik węzła HTTP Request pokazujący pobrane dane binarne pliku SampleWithFace.pdf

2. PDF Redaction — anonimizacja tagu "Face"

Dodaj węzeł PDF Redaction po węźle HTTP Request. Automatycznie pobiera pole binarne data (zarówno Input Binary Field, jak i Output Binary Field domyślnie mają wartość data, zgodnie z tym, co wygenerował HTTP Request).

Ustaw:

Credential: swoje poświadczenie PDF Redaction API
Operation: Anonymize
Additional Fields → Tags: Face

Węzeł PDF Redaction skonfigurowany z operacją Anonymize i tagiem Face, odczytujący dane wejściowe z węzła HTTP Request

3. Uruchom i sprawdź wynik

Kliknij Execute step. Węzeł wywołuje API PDF Redaction i zwraca:

Zredagowany plik PDF (redacted.pdf) w wyjściowym polu binarnym, z zaczernioną twarzą.
Payload JSON z detected_pii (znalezione encje, tutaj dwa wpisy FACE z ramkami ograniczającymi) i podziałem processing_time na poszczególne etapy przetwarzania.

Wynik JSON:

Panel wyjścia JSON pokazujący encje FACE w detected_pii z ramkami ograniczającymi i processing_time dla uruchomienia anonimizacji

Wynik binarny:

Panel wyjścia binarnego pokazujący plik redacted.pdf, 377 kB

Oryginalny plik miał 823 kB; zredagowany wynik ma 377 kB, ponieważ API spłaszcza przetworzone strony do kompaktowego pliku PDF.

4. Przetworzony plik PDF

Otwarcie pobranego pliku redacted.pdf potwierdza, że obie twarze na stronie są zaczernione:

Wyrenderowana strona zredagowanego pliku PDF, obie twarze zaczernione

5. Kompletny workflow

Wszystkie trzy węzły połączone razem, każdy pokazujący pomyślne wykonanie (zielone znaczniki):

Kompletny workflow: Manual Trigger → HTTP Request → PDF Redaction, wszystkie wykonane pomyślnie

Dostosowanie do własnych plików

Zastąp węzeł HTTP Request tym, co dostarcza Twój plik PDF jako dane binarne — payload webhooka, węzeł Read/Write File from Disk, załącznik e-mail (przez trigger e-mail) lub plik z pamięci masowej w chmurze (S3, Google Drive itp.). Dopóki poprzedzający węzeł zapisuje dane binarne w polu, a Input Binary Field węzła PDF Redaction odpowiada nazwie tego pola, ten sam wzorzec ma zastosowanie.