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如何用 Dify 无代码工作流实现 AI 自动化抓取与分析 LinkedIn 招聘数据

如何用 Dify 无代码工作流实现 AI 自动化抓取与分析 LinkedIn 招聘数据


在本指南中,您将学习到以下内容:

  • Dify 是什么?
  • 为什么要将它与一体化搜索插件整合?
  • 将 Dify 与 Bright Data 插件集成的优势
  • 创建 Dify 搜索工作流的分步教程

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Dify:低代码人工智能开发的力量

Dify 是一个开源 LLM 应用程序开发平台。它是一个 LLM-ops 解决方案,可简化人工智能应用程序的创建。

它的主要能力包括:

  • 可视化工作流程生成器:拖拽式设计 AI 流程。
  • 与模型无关:支持 OpenAI GPT 系列与各种开源模型。
  • 后台即服务(BaaS):屏蔽基础设施复杂性。
  • 可扩展性:插件与自定义工具拓展能力。

在 Dify 中使用专用抓取插件的必要性

大规模网络抓取往往受制于 反爬虫拦截。这时,Bright Data 插件 就派上用场:

  • 自动处理代理、IP 轮换与验证码
  • 提供结构化数据源
  • 支持「Scrape as markdown」与搜索引擎查询

Dify + Bright Data 的优势

  • 实时数据:LinkedIn 招聘岗位等可实时抓取
  • 自动化研究:结合 LLM,可将数据整理成可用 数据集
  • 绕过反爬虫技术:插件在后台处理复杂性
  • 多功能扩展:适配电商、招聘、研究等多类场景

教程:Dify + Bright Data 打造招聘数据工作流

下面将图文演示如何通过 四个节点 完成 AI 自动抓取与分析。

步骤 1:安装插件

下载并在 Dify 中导入 Bright Data 插件。

为 Dify 加载最新的 Bright Data 插件

步骤 2:创建应用

选择「从空白创建」→「工作流」。

创建新应用程序

步骤 3:配置抓取节点

设置输入变量(目标 URL),并添加 Bright Data 抓取节点。

Bright Data 配置

通过 API Token 授权,并指定输入。

步骤 4:接入 LLM

添加 LLM 节点,输入提示词,让其根据抓取内容生成摘要。

为 LLM 添加提示

步骤 5:输出结果

连接「结束」节点,展示最终文本结果。

工作流结构


结论

通过本教程,您学会了如何用 Dify 无代码工作流 + 亮数据插件 实现对 LinkedIn 招聘信息AI 自动抓取与分析

  • 亮数据 保障了数据质量与反爬虫能力
  • MCP 与 Dify 的连接让工作流可扩展
  • 最终可形成高质量 数据集,支持招聘、市场与研究场景

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