- РесурсыИспользование продуктаОнлайн-инструменты
- Цены
- Реферальная
Рабочий процесс, описанный здесь, позволяет пользователям извлекать данные, адаптированные к конкретным потребностям, будь то электронная коммерция, продажа автомобилей или недвижимость. Эта система предоставляет уведомления, когда доступные данные становятся доступными, устраняя необходимость в знании программирования. Используя платформу без кода под названием N и сборщик на базе ИИ, названный Fir Craw, пользователи могут автоматизировать процесс извлечения данных.
Этот рабочий процесс особенно полезен для некоммерческих организаций, ищущих возможности финансирования. Хотя некоторые правительственные сайты предлагают подписку на уведомления о новых возможностях, многие этого не делают. Кроме того, управление несколькими подписками в разных странах может привести к переполнению уведомлениями по электронной почте. Рабочий процесс сбора данных решает эти проблемы, используя ИИ для поиска возможностей финансирования, проверяя их по существующей базе данных и отправляя новые найденные возможности непосредственно на электронную почту пользователя.
Доступ в интернет имеет решающее значение для образования, так как 1,1 миллиарда учащихся школьного возраста не имеют подключения и отстают. Организации, такие как Give Internet, стремятся устранить этот разрыв, финансируя интернет-услуги и предоставляя ноутбуки недостаточно обеспеченным студентам в Азии и Африке. Эта инициатива помогает обеспечить, чтобы все студенты имели возможность добиться успеха в своем образовании и будущей карьере.
Для начала создается пустой рабочий процесс с триггерным узлом. Следующий шаг включает импорт сборщика Fir Craw, который действует как обертка вокруг Fir Craw SDK. После установки пользователи могут искать сборщик в рамках рабочего процесса и настраивать его для извлечения данных с целевых сайтов. В этом примере выбраны два сайта из США и Индии, оба с похожими структурами для возможностей грантов.
Сборщик настраивается для извлечения возможностей грантов, включая такие детали, как номер возможности, название, агентство и статус. Указывая желаемый формат вывода, пользователи могут убедиться, что ИИ понимает структуру данных. Рекомендуется метод извлечения на основе схемы, чтобы четко определить ожидания, позволяя получить предсказуемый вывод, который включает такие важные поля, как ID, ссылка, описание и дата.
Для эффективного управления дублирующимися записями рабочий процесс включает базу данных Postgres для отслеживания ранее извлеченных грантов. Внедряя уникальный идентификатор для каждого гранта, система может определить, была ли возможность финансирования уже обработана. Это предотвращает дублирование, которое может быть отправлено по электронной почте или вставлено в базу данных, упрощая рабочий процесс.
Как только рабочий процесс идентифицирует новые возможности финансирования, он может отправлять уведомления по электронной почте пользователям. Структурируя содержание электронной почты с помощью узла кода, система форматирует информацию четко и организованно. Это гарантирует, что получатели получают обновления о возможностях финансирования в легко усваиваемом формате.
Гибкость этого рабочего процесса позволяет пользователям собирать данные с дополнительных сайтов с похожими структурами. Просто добавив новые URL-адреса в существующий узел сборщика, пользователи могут расширить свои усилия по сбору данных. Могут быть внесены изменения для обработки вариаций в представлении данных, таких как отсутствующие даты, что гарантирует, что рабочий процесс остается надежным и эффективным.
Этот рабочий процесс извлечения данных дает пользователям возможность автоматизировать процесс поиска возможностей финансирования, облегчая некоммерческим организациям получение необходимых грантов. Потенциал для настройки и расширения означает, что пользователи могут адаптировать рабочий процесс к своим конкретным потребностям. Взаимодействие с сообществом может привести к дальнейшим улучшениям и обмену опытом, способствуя созданию совместной среды для постоянного совершенствования.
В: Какова цель рабочего процесса извлечения данных?
О: Рабочий процесс позволяет пользователям извлекать данные, адаптированные к конкретным потребностям, таким как электронная коммерция, продажа автомобилей или недвижимость, и предоставляет уведомления, когда доступные данные становятся доступными, не требуя знаний программирования.
В: Как рабочий процесс сбора данных приносит пользу некоммерческим организациям?
О: Он помогает некоммерческим организациям находить возможности финансирования, используя ИИ для поиска новых возможностей и отправляя их непосредственно на электронную почту пользователя, тем самым управляя проблемами с несколькими подписками.
В: Почему доступ в интернет важен для образования?
О: Доступ в интернет имеет решающее значение для образования, так как 1,1 миллиарда учащихся школьного возраста не имеют подключения, что мешает их обучению и будущим карьерным возможностям.
В: Каковы первоначальные шаги для настройки рабочего процесса?
О: Начните с создания пустого рабочего процесса с триггерным узлом, затем импортируйте сборщик Fir Craw и настройте его для извлечения данных с целевых сайтов.
В: Какие детали может извлекать сборщик?
О: Сборщик может извлекать возможности грантов, включая такие детали, как номер возможности, название, агентство и статус.
В: Как рабочий процесс обрабатывает дублирующиеся записи?
О: Он использует базу данных Postgres для отслеживания ранее извлеченных грантов и внедряет уникальный идентификатор для каждого гранта, чтобы предотвратить обработку дубликатов.
В: Как структурируются уведомления по электронной почте о новых возможностях?
О: Уведомления по электронной почте структурируются с использованием узла кода для четкого форматирования информации, что гарантирует, что получатели получают обновления в организованном виде.
В: Можно ли расширить рабочий процесс для сбора данных с дополнительных сайтов?
О: Да, пользователи могут легко расширить рабочий процесс, добавив новые URL-адреса в существующий узел сборщика и внеся необходимые изменения для вариаций данных.
В: Каково значение вовлечения сообщества в этом рабочем процессе?
О: Взаимодействие с сообществом может привести к дальнейшим улучшениям и обмену опытом, способствуя созданию совместной среды для постоянного совершенствования.