Construire un moteur d'intelligence d'entreprise en temps réel avec Linkup dans Lines of Python

Avez-vous déjà essayé de rechercher un client potentiel quelques minutes avant un appel commercial, pour découvrir que votre coûteux fournisseur de données disposait d'informations obsolètes ? Ouais, moi aussi. C'est précisément pourquoi j'ai passé le week-end dernier à construire quelque chose de différent.

Le problème avec les données statiques ?

Voici un scénario qui peut vous sembler familier :

Votre commercial est sur le point de répondre à un appel avec un prospect intéressant. Ils recherchent rapidement l'entreprise dans votre outil sophistiqué d'enrichissement des données et mentionnent avec assurance : « Je vois que vous avez récemment augmenté votre série A ! Seulement pour entendre un rire gêné suivi de "En fait, c'était il y a deux ans. Nous venons de clôturer notre série C le mois dernier."

Aïe.

Les bases de données statiques, aussi complètes soient-elles, partagent un défaut fondamental : elles sont statiques. Au moment où les informations sont collectées, traitées et mises à disposition, elles sont souvent déjà obsolètes. Dans le monde en évolution rapide de la technologie et des affaires, c'est un vrai problème.

Une approche différente ?

Et si au lieu de nous appuyer sur des données pré-collectées, nous pouvions :

• Obtenez des informations en temps réel sur le Web
• Structurez-le exactement comme nous en avons besoin
• Ne vous souciez plus jamais de la fraîcheur des données

C'est exactement ce que nous allons construire aujourd'hui en utilisant l'API de Linkup. La meilleure partie ? Ce ne sont que 50 lignes de Python.

Construisons-le ! ?

Il est temps d'écrire du code ! Mais ne vous inquiétez pas : nous le décomposerons en petits morceaux que même vos collègues non techniques pourraient comprendre (enfin, presque ?).

1. Monter notre projet ?

Tout d'abord, créons notre projet et installons les outils dont nous avons besoin :

mkdir company-intel
cd company-intel
pip install linkup-sdk pydantic

Rien d'extraordinaire ici - il suffit de créer un nouveau dossier et d'installer nos deux ingrédients magiques : linkup-sdk pour récupérer les données et pydantic pour s'assurer que nos données sont jolies.

2. Définir ce que nous voulons savoir ?

Avant de commencer à collecter des données, définissons ce que nous voulons réellement savoir sur les entreprises. Considérez ceci comme votre liste de souhaits :

# 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 ⚡

C'est comme dire à un restaurant exactement ce que vous voulez dans votre sandwich. Nous utilisons pydantic pour nous assurer d'obtenir exactement ce que nous avons commandé !

3. La Machine Magique ?✨

Maintenant, passons à la partie amusante : le moteur qui fait que tout fonctionne :

# 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

Décomposons ce qui se passe ici :

1. Nous créons une nouvelle classe CompanyIntelligence (un nom sympa, non ?)
2. Initialisez-le avec notre clé API (la clé du royaume)
3. Définissez une méthode qui prend le nom d'une entreprise et renvoie tous les détails juteux
4. Écrivez une requête conviviale qui indique à Linkup exactement ce que nous voulons
5. Récupérez des données propres et structurées qui correspondent à notre liste de souhaits

4. Le rendre prêt pour la production ?

Enveloppons-le maintenant dans une belle API que toute votre équipe peut utiliser :

mkdir company-intel
cd company-intel
pip install linkup-sdk pydantic

Ce qui est cool ici :

• FastAPI rend notre outil disponible via HTTP (chic !)
• Point de terminaison GET simple que tout le monde peut utiliser

5. Allons faire un tour ! ?

Il est temps de voir notre création en action :

# 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 ⚡

Et voilà ! Des données d'entreprise fraîches et en temps réel à portée de main !

6. Des extensions amusantes ?

Vous voulez le rendre encore plus cool ? Voici quelques ajouts amusants que vous pourriez faire :

# 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

Impact sur le monde réel ?

Nous l'avons utilisé en production pour notre équipe commerciale, et cela a changé la donne :

• La recherche préalable à l'appel est toujours à jour
• Les commerciaux sont plus confiants dans leur portée
• Nous captons les mises à jour importantes de l'entreprise au fur et à mesure qu'elles se produisent
• Nos données s'améliorent avec le temps, pas pires

Pourquoi est-ce important ?

1. Toujours frais : les informations sont collectées en temps réel et non extraites d'une base de données statique
2. Complet : combine des données provenant de plusieurs sources sur le Web
3. Personnalisable : structurez les données exactement selon les besoins de votre équipe
4. Efficace : Assez rapide pour des recherches en temps réel avant les appels
5. Maintenable : Code simple que tout développeur peut comprendre et modifier

Des idées futures ?

Les possibilités sont infinies ! Voici quelques idées pour aller plus loin :

Pour les équipes commerciales :

• Bot Slack pour des recherches instantanées (/nom de l'entreprise de recherche)
• Extension Chrome qui affiche les informations de l'entreprise sur LinkedIn
• Enrichissement CRM automatique

Pour les équipes marketing :

• Suivez les stratégies de contenu des concurrents
• Surveiller les tendances du secteur
• Identifier les opportunités de partenariat potentielles

Pour les équipes produit :

• Suivez les lancements de fonctionnalités des concurrents
• Surveiller les piles technologiques des clients
• Identifier les opportunités d'intégration

Essayez-le vous-même ?️

Prêt à construire le vôtre ? Voici ce dont vous avez besoin :

1. Obtenez une clé API Linkup
2. Copiez le code ci-dessus
3. Personnalisez le schéma selon vos besoins
4. Déployez et profitez de données d'entreprise toujours à jour !

Conclusion ?

Les jours des bases de données statiques sont comptés. Dans un monde où les entreprises pivotent du jour au lendemain, organisent des tournées chaque semaine et modifient leurs piles technologiques chaque mois, l'intelligence en temps réel n'est pas seulement agréable, elle est essentielle.

Ce que nous avons construit ici n'est que le début. Imaginez combiner cela avec :

• IA pour des informations automatiques
• Détection des tendances dans tous les secteurs
• Analyse prédictive pour la croissance de l'entreprise

Avez-vous construit quelque chose de similaire ? Comment relever le défi de maintenir à jour les données de l’entreprise ? Faites-le moi savoir dans les commentaires !

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Construit avec ☕ et une saine obsession pour les données fraîches

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!