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。
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。
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。
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。
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?)。
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
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。
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 ⚡
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!
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
ここで何が起こっているのかを詳しく見てみましょう:
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
ここのすごいところ:
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 ⚡
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。
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
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:
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:
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:
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:
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!
☕ と最新のデータへの健全なこだわりで構築されています
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。