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Python 行で Linkup を使用してリアルタイム企業インテリジェンス エンジンを構築する

DDD
リリース: 2024-12-07 08:39:12
オリジナル
174 人が閲覧しました

Building a Real-time Company Intelligence Engine with Linkup in Lines of Python

営業電話の数分前に見込み顧客を調査しようとした結果、高価なデータプロバイダーの情報が古いことが判明したことはありませんか?はい、私もです。まさにそれが、私が先週末を費やして何か違うものを構築した理由です。

静的データの問題?

これはよく知られているかもしれないシナリオです:

あなたの営業担当者は、有望な見込み顧客との電話に飛び乗ろうとしています。彼らは、高性能のデータ強化ツールでその会社をすぐに検索し、自信を持って「最近シリーズ A を調達したようですね!」と言いました。気まずい笑い声が聞こえ、続いて「実はあれは2年前のことなんです。先月シリーズCを終了したばかりです。」

ああ。

静的データベースは、どれほど包括的であっても、静的であるという根本的な欠陥が 1 つあります。情報が収集、処理され、利用可能になるまでに、情報はすでに古くなっていることがよくあります。急速に変化するテクノロジーとビジネスの世界では、これは大きな問題です。

異なるアプローチ?

事前に収集されたデータに依存する代わりに、次のことができたらどうでしょうか。

  • ウェブ全体からリアルタイムの情報を取得します
  • 必要なとおりに正確に構築します
  • データの鮮度についてもう心配する必要はありません

これがまさに今日、Linkup の API を使用して構築するものです。一番いいところは?たったの 50 行の Python です。

作ってみましょう! ?

コードを書いてみましょう!ただし、心配しないでください。技術者ではない同僚でも理解できるように、一口サイズに分けて説明します (まあ、ほとんど?)。

1. プロジェクトをセットアップしますか?

まず、プロジェクトを作成し、必要なツールをインストールしましょう:

mkdir company-intel
cd company-intel
pip install linkup-sdk pydantic
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ここでは特別なことは何もありません。新しいフォルダーを作成し、2 つの魔法の要素をインストールするだけです。データをフェッチする linkup-sdk と、データの見栄えを確認する pydantic です。

2. 知りたいことを定義する?

データの取得を始める前に、企業について実際に知りたいことを定義しましょう。これをあなたのウィッシュリストとして考えてください:

# 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 ⚡
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これは、レストランにサンドイッチに何を入れたいかを正確に伝えるようなものです。注文したものを正確に入手できるようにするために pydantic を使用しています!

3. 魔法の機械?✨

ここからは楽しい部分です - すべてを機能させるエンジンです:

# 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
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ここで何が起こっているのかを詳しく見てみましょう:

  1. 新しい CompanyIntelligence クラス (派手な名前ですよね?) を作成します
  2. API キー (王国への鍵) を使用して初期化します
  3. 会社名を取得して重要な詳細をすべて返すメソッドを定義します
  4. Linkup に必要なことを正確に伝えるフレンドリーなクエリを作成します
  5. ウィッシュリストに一致するクリーンな構造化データを取り戻します

4. 実稼働対応にする?

次に、チーム全体が使用できる優れた API でラップしましょう:

mkdir company-intel
cd company-intel
pip install linkup-sdk pydantic
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ここのすごいところ:

  • FastAPI により、HTTP 経由でツールが利用できるようになります (素晴らしい!)
  • 誰でも使用できるシンプルな GET エンドポイント

5. スピンしてみましょう! ?

私たちの作品が実際に動作しているのを見てみましょう:

# 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 ⚡
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そして出来上がりです!新鮮なリアルタイムの企業データをすぐに入手できます。

6. 楽しい拡張機能 ?

さらにクールにしたいですか?ここでは、楽しい追加機能をいくつか紹介します:

# 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
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現実世界への影響?

私たちは営業チームの実稼働環境でこれを使用してきましたが、これは大きな変革をもたらしました:

  • 通話前のリサーチは常に最新のものです
  • 営業担当者はアウトリーチに自信を持っています
  • 会社の重要な最新情報を随時キャッチします
  • 実際、データは時間の経過とともに悪化するのではなく、改善されます

なぜこれが重要なのか?

  1. 常に新鮮: 情報は静的データベースから取得されるのではなく、リアルタイムで収集されます
  2. 包括的: ウェブ上の複数のソースからのデータを結合します
  3. カスタマイズ可能: チームが必要とするとおりにデータを正確に構造化します
  4. 効率的: 呼び出し前のリアルタイム検索に十分な速度
  5. 保守可能: 開発者なら誰でも理解して変更できるシンプルなコード

将来のアイデア ?

可能性は無限大です!さらに進化させるためのアイデアをいくつか紹介します:

営業チーム向け:

  • 即時検索用の Slack ボット (/調査会社名)
  • LinkedIn の会社情報を表示する Chrome 拡張機能
  • CRM の自動強化

マーケティングチーム向け:

  • 競合他社のコンテンツ戦略を追跡する
  • 業界の動向を監視する
  • 潜在的なパートナーシップの機会を特定する

製品チームの場合:

  • 競合他社の追跡機能のリリース
  • 顧客の技術スタックを監視する
  • 統合の機会を特定する

自分で試してみてください?️

独自のものを構築する準備はできましたか?必要なものは次のとおりです:

  1. Linkup API キーを取得します
  2. 上記のコードをコピーします
  3. ニーズに合わせてスキーマをカスタマイズします
  4. 常に最新の企業データを展開して活用してください!

まとめ?

静的データベースの時代は終わりに近づいています。企業が一晩で方向転換し、毎週資金を調達し、毎月技術スタックを変更する世界では、リアルタイムのインテリジェンスはあれば良いだけでなく、不可欠なものです。

私たちがここで構築したものはほんの始まりにすぎません。これを次と組み合わせてみてください:

  • AI による自動インサイト
  • 業界全体のトレンド検出
  • 企業の成長のための予測分析

同様のものを構築したことがありますか?会社のデータを最新の状態に保つという課題にどのように対処していますか?コメント欄でお知らせください!

Python #api #saas #webdev #buildinpublic


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以上がPython 行で Linkup を使用してリアルタイム企業インテリジェンス エンジンを構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ソース:dev.to
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