首页 > 后端开发 > Python教程 > 使用 Python 行链接构建实时公司智能引擎

使用 Python 行链接构建实时公司智能引擎

DDD
发布: 2024-12-07 08:39:12
原创
174 人浏览过

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

是否曾尝试在销售电话前几分钟研究潜在客户,却发现昂贵的数据提供商提供的信息已过时?是的,我也是。这正是我上周末构建一些不同东西的原因。

静态数据的问题?

以下场景可能听起来很熟悉:

您的销售代表即将接听一位热门潜在客户的电话。他们很快在你精美的数据丰富工具中查找该公司,并自信地提到,“我看到你最近筹集了 A 轮融资!”只听一阵尴尬的笑声,“其实那是两年前的事了。我们上个月刚刚结束了 C 轮。”

哎呀。

静态数据库,无论多么全面,都有一个基本缺陷:它们是静态的。当信息被收集、处理和提供时,它通常已经过时了。在快速发展的科技和商业世界中,这是一个真正的问题。

不同的方法?

如果我们不依赖预先收集的数据,可以:

  • 从网络上获取实时信息
  • 按照我们需要的方式构建它
  • 再也不用担心数据新鲜度

这正是我们今天要使用 Linkup 的 API 构建的。最好的部分?只需 50 行 Python 代码。

让我们来构建它吧! ?

是时候编写一些代码了!但别担心 - 我们会将其分解成小块,即使您的非技术同事也能理解(嗯,几乎?)。

1. 建立我们的项目?

首先,让我们创建我们的项目并安装我们需要的工具:

mkdir company-intel
cd company-intel
pip install linkup-sdk pydantic
登录后复制
登录后复制

这里没什么特别的 - 只需创建一个新文件夹并安装我们的两个神奇成分:用于获取数据的 linkup-sdk 和用于确保我们的数据看起来漂亮的 pydantic。

2. 定义我们想知道什么?

在开始获取数据之前,让我们先定义一下我们真正想了解的公司哪些内容。将此视为您的愿望清单:

# 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 ⚡
登录后复制
登录后复制

这就像告诉餐厅你到底想在三明治中添加什么。我们正在使用 pydantic 来确保我们得到的正是我们订购的东西!

3. 魔法机器?✨

现在到了有趣的部分 - 让一切正常工作的引擎:

# 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
登录后复制
登录后复制

让我们来分解一下这里发生的事情:

  1. 我们创建一个新的 CompanyIntelligence 类(名字很奇特,对吧?)
  2. 用我们的API密钥(王国的钥匙)初始化它
  3. 定义一个方法,该方法接受公司名称并返回所有有趣的详细信息
  4. 编写一个友好的查询,准确地告诉 Linkup 我们想要什么
  5. 获取与我们的愿望清单相匹配的干净、结构化的数据

4. 使其投入生产?

现在让我们将其包装在一个很好的 API 中,供整个团队使用:

mkdir company-intel
cd company-intel
pip install linkup-sdk pydantic
登录后复制
登录后复制

这里有什么很酷的:

  • FastAPI 使我们的工具可以通过 HTTP 访问(太棒了!)
  • 任何人都可以使用的简单 GET 端点

5. 让我们来试一试吧! ?

是时候看看我们的创作如何发挥作用了:

# 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 ⚡
登录后复制
登录后复制

瞧!新鲜、实时的公司数据触手可及!

6. 有趣的扩展?

想让它变得更酷吗?您可以添加以下一些有趣的内容:

# 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
登录后复制
登录后复制

现实世界的影响?

我们一直在销售团队的生产中使用它,它改变了游戏规则:

  • 通话前研究始终是最新的
  • 销售代表对他们的外展更有信心
  • 我们及时了解重要的公司动态
  • 我们的数据实际上随着时间的推移变得更好,而不是更差

为什么这很重要?

  1. 始终新鲜:信息是实时收集的,而不是从静态数据库中提取
  2. 全面:结合网络上多个来源的数据
  3. 可定制:完全按照您的团队需要的方式构建数据
  4. 高效:足够快,可以在调用前进行实时查找
  5. 可维护:任何开发人员都可以理解和修改的简单代码

未来的想法?

可能性是无限的!以下是一些进一步推进的想法:

对于销售团队:

  • 用于即时查找的 Slack 机器人(/研究公司名称)
  • Chrome 扩展程序,可在 LinkedIn 上显示公司信息
  • 自动 CRM 丰富

对于营销团队:

  • 跟踪竞争对手的内容策略
  • 监控行业趋势
  • 确定潜在的合作机会

对于产品团队:

  • 跟踪竞争对手的功能发布
  • 监控客户技术堆栈
  • 识别整合机会

自己尝试一下?️

准备好构建自己的了吗?这是您需要的:

  1. 获取链接 API 密钥
  2. 复制上面的代码
  3. 根据您的需求自定义架构
  4. 部署并享受始终新鲜的公司数据!

总结一下?

静态数据库的日子已经屈指可数了。在公司一夜之间转型、每周融资、每月更换技术堆栈的世界里,拥有实时情报不仅是件好事,而且是必不可少的。

我们在这里建造的只是一个开始。想象一下将其与:

结合起来
  • 人工智能自动洞察
  • 跨行业趋势检测
  • 公司发展的预测分析

你建造过类似的东西吗?您如何应对保持公司数据最新的挑战?请在评论中告诉我!

python #api #saas #webdev #buildinpublic


建立在 ☕ 和对新鲜数据的健康痴迷

以上是使用 Python 行链接构建实时公司智能引擎的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

来源:dev.to
本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
热门教程
更多>
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板