영업 전화를 하기 몇 분 전에 잠재 고객을 조사하려고 했으나 값비싼 데이터 제공업체에 오래된 정보가 있다는 것을 알게 된 적이 있습니까? 응, 나도 마찬가지야. 이것이 바로 제가 지난 주말에 뭔가 다른 것을 만드는 데 시간을 보낸 이유입니다.
익숙하게 들리는 시나리오는 다음과 같습니다.
귀하의 영업 담당자가 관심 있는 잠재 고객과 전화 통화를 하려고 합니다. 그들은 귀하의 멋진 데이터 강화 도구에서 해당 회사를 빠르게 검색하고 "최근에 시리즈 A를 높이신 것으로 보입니다!"라고 자신있게 언급합니다. 어색한 웃음소리와 함께 "사실 2년 전 일이에요. 지난달에 시리즈C를 접었어요."
아야.
정적 데이터베이스는 아무리 포괄적이더라도 한 가지 근본적인 결함을 공유합니다. 바로 정적이라는 것입니다. 정보가 수집, 처리 및 제공될 때쯤에는 이미 오래된 정보인 경우가 많습니다. 빠르게 변화하는 기술과 비즈니스 세계에서 이는 정말 큰 문제입니다.
사전 수집된 데이터에 의존하는 대신 다음과 같은 조치를 취할 수 있다면 어떨까요?
오늘 우리가 Linkup의 API를 사용하여 구축할 것이 바로 이것이었습니다. 가장 좋은 부분은? 딱 50줄의 파이썬입니다.
코드를 작성할 시간입니다! 하지만 걱정하지 마세요. 기술 지식이 없는 동료도 이해할 수 있도록(거의?) 한 입 크기로 나누어 보겠습니다.
먼저 프로젝트를 만들고 필요한 도구를 설치해 보겠습니다.
mkdir company-intel cd company-intel pip install linkup-sdk pydantic
여기에는 멋진 것이 없습니다. 새 폴더를 만들고 두 가지 마법의 요소인 데이터를 가져오기 위한 linkup-sdk와 데이터가 예쁘게 보이도록 하기 위한 pydantic을 설치하기만 하면 됩니다.
데이터 수집을 시작하기 전에 기업에 대해 실제로 알고 싶은 것이 무엇인지 정의해 보겠습니다. 이것을 당신의 위시리스트로 생각해보세요:
# 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 ⚡
이것은 레스토랑에 샌드위치에 원하는 것이 무엇인지 정확하게 말하는 것과 같습니다. 우리는 주문한 음식이 정확히 나오는지 확인하기 위해 pydantic을 사용하고 있습니다!
이제 재미있는 부분 - 모든 것을 작동시키는 엔진:
# 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
현재 상황을 분석해 보겠습니다.
이제 전체 팀이 사용할 수 있는 멋진 API로 포장해 보겠습니다.
mkdir company-intel cd company-intel pip install linkup-sdk pydantic
여기서 좋은 점:
우리 창작물을 실제로 볼 시간:
# 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 ⚡
그리고 짜잔! 최신 실시간 회사 데이터를 손끝에서 확인하세요!
더 멋있게 만들고 싶으신가요? 다음은 재미있는 추가 기능입니다.
# 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
저희는 영업 팀의 프로덕션에서 이 제품을 사용해 왔으며 획기적인 변화를 가져왔습니다.
가능성은 무궁무진합니다! 이를 더욱 발전시키기 위한 몇 가지 아이디어는 다음과 같습니다.
직접 만들 준비가 되셨나요? 필요한 것은 다음과 같습니다.
정적 데이터베이스의 수명은 정해져 있습니다. 기업이 하룻밤 사이에 전환하고, 매주 라운드를 진행하고, 매월 기술 스택을 변경하는 세상에서 실시간 인텔리전스는 있으면 좋을 뿐만 아니라 필수적입니다.
여기서 우리가 만든 것은 시작에 불과합니다. 이것을 다음과 결합한다고 상상해보세요:
비슷한 것을 만든 적이 있나요? 회사 데이터를 최신 상태로 유지해야 하는 문제를 어떻게 처리합니까? 댓글로 알려주세요!
주의보와 신선한 데이터에 대한 건강한 집착으로 만들어졌습니다
위 내용은 Python 라인의 링크업을 통해 실시간 회사 인텔리전스 엔진 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!