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。
步骤 2:创建应用
选择「从空白创建」→「工作流」。
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。
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。
步骤 5:输出结果
连接「结束」节点,展示最终文本结果。
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 的 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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