Haben Sie schon einmal Minuten vor einem Verkaufsgespräch versucht, einen potenziellen Kunden zu recherchieren, nur um dann festzustellen, dass Ihr teurer Datenanbieter über veraltete Informationen verfügt? Ja, ich auch. Genau aus diesem Grund habe ich letztes Wochenende damit verbracht, etwas anderes zu bauen.
Hier ist ein Szenario, das Ihnen vielleicht bekannt vorkommt:
Ihr Vertriebsmitarbeiter ist gerade dabei, einen Anruf mit einem heißen Interessenten zu tätigen. Sie suchen schnell in Ihrem schicken Datenanreicherungstool nach dem Unternehmen und sagen selbstbewusst: „Wie ich sehe, haben Sie kürzlich Ihre Serie A erhöht!“ Nur um ein verlegenes Lachen zu hören, gefolgt von „Eigentlich war das vor zwei Jahren. Wir haben unsere Serie C erst letzten Monat abgeschlossen.“
Autsch.
Statische Datenbanken, egal wie umfassend, haben einen grundlegenden Fehler gemeinsam: Sie sind statisch. Wenn Informationen erfasst, verarbeitet und bereitgestellt werden, sind sie häufig bereits veraltet. In der schnelllebigen Technologie- und Geschäftswelt ist das ein echtes Problem.
Was wäre, wenn wir, anstatt uns auf vorab erfasste Daten zu verlassen, Folgendes könnten:
Genau das werden wir heute mit der Linkup-API erstellen. Das Beste daran? Es sind nur 50 Zeilen Python.
Zeit, etwas Code zu schreiben! Aber keine Sorge – wir zerlegen es in mundgerechte Stücke, die selbst Ihre technisch nicht versierten Kollegen (naja, fast?) verstehen können.
Erstellen wir zunächst unser Projekt und installieren wir die benötigten Tools:
mkdir company-intel cd company-intel pip install linkup-sdk pydantic
Hier gibt es nichts Besonderes – einfach einen neuen Ordner erstellen und unsere beiden magischen Zutaten installieren: linkup-sdk zum Abrufen von Daten und pydantic, um sicherzustellen, dass unsere Daten hübsch aussehen.
Bevor wir mit der Datenerfassung beginnen, definieren wir, was wir eigentlich über Unternehmen wissen wollen. Betrachten Sie dies als Ihre Wunschliste:
# schema.py - Our data wishlist! ?
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
from enum import Enum
class CompanyInfo(BaseModel):
# The basics
name: str = "" # Company name (duh!)
website: str = "" # Where they live on the internet
description: str = "" # What they do (hopefully not just buzzwords)
# The interesting stuff
latest_funding: str = "" # Show me the money! ?
recent_news: List[str] = [] # What's the buzz? ?
leadership_team: List[str] = [] # Who's running the show? ?
tech_stack: List[str] = [] # The tools they love ⚡
Das ist, als würde man einem Restaurant genau sagen, was man in seinem Sandwich haben möchte. Wir verwenden Pydantic, um sicherzustellen, dass wir genau das bekommen, was wir bestellt haben!
Jetzt kommt der spaßige Teil – der Motor, der alles zum Laufen bringt:
# company_intel.py - Where the magic happens! ?
from linkup import LinkupClient
from schema import CompanyInfo
from typing import List
class CompanyIntelligence:
def __init__(self, api_key: str):
# Initialize our crystal ball (aka Linkup client)
self.client = LinkupClient(api_key=api_key)
def research_company(self, company_name: str) -> CompanyInfo:
# Craft our research question
query = f"""
Hey Linkup! Tell me everything fresh about {company_name}:
? The name of the company, its website, and a short description.
? Any recent funding rounds or big announcements?
? Who's on the leadership team right now?
?️ What tech are they using these days?
? What have they been up to lately?
PS: Only stuff from the last 3 months, please!
"""
# Ask the question and get structured answers
response = self.client.search(
query=query, # What we want to know
depth="deep", # Go deep, not shallow
output_type="structured", # Give me clean data
structured_output_schema=CompanyInfo # Format it like our wishlist
)
return response
Lassen Sie uns zusammenfassen, was hier passiert:
Jetzt packen wir es in eine schöne API, die Ihr gesamtes Team nutzen kann:
mkdir company-intel cd company-intel pip install linkup-sdk pydantic
Was hier cool ist:
Zeit, unsere Kreation in Aktion zu sehen:
# schema.py - Our data wishlist! ?
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional
from enum import Enum
class CompanyInfo(BaseModel):
# The basics
name: str = "" # Company name (duh!)
website: str = "" # Where they live on the internet
description: str = "" # What they do (hopefully not just buzzwords)
# The interesting stuff
latest_funding: str = "" # Show me the money! ?
recent_news: List[str] = [] # What's the buzz? ?
leadership_team: List[str] = [] # Who's running the show? ?
tech_stack: List[str] = [] # The tools they love ⚡
Und voilà! Aktuelle Unternehmensdaten in Echtzeit immer zur Hand!
Möchten Sie es noch cooler machen? Hier sind einige lustige Ergänzungen, die Sie machen könnten:
# company_intel.py - Where the magic happens! ?
from linkup import LinkupClient
from schema import CompanyInfo
from typing import List
class CompanyIntelligence:
def __init__(self, api_key: str):
# Initialize our crystal ball (aka Linkup client)
self.client = LinkupClient(api_key=api_key)
def research_company(self, company_name: str) -> CompanyInfo:
# Craft our research question
query = f"""
Hey Linkup! Tell me everything fresh about {company_name}:
? The name of the company, its website, and a short description.
? Any recent funding rounds or big announcements?
? Who's on the leadership team right now?
?️ What tech are they using these days?
? What have they been up to lately?
PS: Only stuff from the last 3 months, please!
"""
# Ask the question and get structured answers
response = self.client.search(
query=query, # What we want to know
depth="deep", # Go deep, not shallow
output_type="structured", # Give me clean data
structured_output_schema=CompanyInfo # Format it like our wishlist
)
return response
Wir haben dies in der Produktion für unser Vertriebsteam eingesetzt und es hat das Spiel verändert:
Die Möglichkeiten sind endlos! Hier sind einige Ideen, um noch weiter zu gehen:
Bereit, Ihr eigenes zu bauen? Das brauchen Sie:
Die Tage statischer Datenbanken sind gezählt. In einer Welt, in der Unternehmen über Nacht umschwenken, wöchentlich neue Runden starten und ihre Technologie-Stacks monatlich ändern, ist Echtzeit-Intelligenz nicht nur schön – sie ist unerlässlich.
Was wir hier aufgebaut haben, ist nur der Anfang. Stellen Sie sich vor, dies zu kombinieren mit:
Haben Sie etwas Ähnliches gebaut? Wie bewältigen Sie die Herausforderung, die Unternehmensdaten aktuell zu halten? Lass es mich in den Kommentaren wissen!
Aufgebaut mit ☕ und einer gesunden Besessenheit von frischen Daten
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAufbau einer Echtzeit-Unternehmens-Intelligence-Engine mit Verknüpfung in Lines of Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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