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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