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

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

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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 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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