KI-Workflow für die SEO-Analyse in Flyte mit dem Bright Data SDK

In diesem Lernprogramm erfahren Sie:

1. Was Flyte ist und was es für KI-, Daten- und Machine-Learning-Workflows besonders macht.
2. Warum Flyte-Workflows noch leistungsfähiger werden, wenn Sie Webdaten in sie einbeziehen.
3. Wie Sie Flyte mit dem Bright Data SDK integrieren, um einen KI-gestützten Workflow für SEO-Analysen zu erstellen.

Tauchen wir ein!

Was ist Flyte?

Flyte ist eine moderne, quelloffene Workflow-Orchestrierungsplattform, mit der Sie produktionsreife KI-, Daten- und Machine-Learning-Pipelines erstellen können. Die Hauptstärke von Flyte liegt in der Vereinheitlichung von Teams und Technologiestapeln, wodurch die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und Entwicklern gefördert wird.

Flyte basiert auf Kubernetes und ist auf Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und verteilte Verarbeitung ausgelegt. Über das Python-SDK können Sie Workflows definieren. Anschließend können Sie diese in Cloud- oder lokalen Umgebungen bereitstellen und so die Tür zu einer effizienten Ressourcennutzung und einem vereinfachten Workflow-Management öffnen.

Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels hat das Flyte GitHub Repository über 6,5k Sterne!

Kernfunktionen

Die wichtigsten von Flyte unterstützten Funktionen sind:

• Stark typisierte Schnittstellen: Definieren Sie Datentypen bei jedem Schritt, um Korrektheit zu gewährleisten und Datenleitplanken durchzusetzen.
• Unveränderlichkeit: Unveränderliche Ausführungen garantieren Reproduzierbarkeit, indem sie Änderungen am Zustand eines Workflows verhindern.
• Datenabfolge: Verfolgen Sie die Bewegung und Transformation von Daten über den gesamten Workflow-Lebenszyklus hinweg.
• Map Tasks und Parallelität: Parallele Ausführung von Aufgaben auf effiziente Weise mit minimaler Konfiguration.
• Granulare Wiederholungen und Fehlerbehebung: Wiederholen Sie nur fehlgeschlagene Aufgaben oder führen Sie bestimmte Aufgaben erneut aus, ohne den vorherigen Workflow-Status zu ändern.
• Caching: Zwischenspeichern von Aufgabenausgaben zur Optimierung wiederholter Ausführungen.
• Dynamische Workflows und Verzweigungen: Erstellen Sie anpassungsfähige Workflows, die sich auf der Grundlage von Anforderungen weiterentwickeln und Verzweigungen selektiv ausführen.
• Sprachliche Flexibilität: Entwickeln Sie Workflows mit Python, Java, Scala, JavaScript SDKs oder Rohcontainern in beliebigen Sprachen.
• Cloud-native Bereitstellung: Stellen Sie Flyte auf AWS, GCP, Azure oder anderen Cloud-Anbietern bereit.
• Einfacher Übergang von der Entwicklung zur Produktion: Verschieben Sie Workflows von der Entwicklung oder dem Staging in die Produktion – ohne Aufwand.
• Verarbeitung externer Eingaben: Halten Sie die Ausführung an, bis die erforderlichen Eingaben verfügbar sind.

Um alle Funktionen zu erkunden, lesen Sie die offiziellen Flyte-Dokumente.

Warum AI-Workflows frische Webdaten benötigen

KI-Workflows sind nur so leistungsfähig wie die Daten, die sie verarbeiten. Sicherlich sind offene Daten wertvoll, aber der Zugang zu Echtzeitdaten macht aus geschäftlicher Sicht den Unterschied aus. Und was ist die größte und reichhaltigste Quelle für Daten? Das Internet!

Wenn Sie Echtzeit-Webdaten in Ihre KI-Workflows einbeziehen, können Sie tiefere Einblicke gewinnen, die Vorhersagegenauigkeit verbessern und fundiertere Entscheidungen treffen. Aufgaben wie die SEO-Analyse, die Marktforschung oder die Verfolgung der Markenstimmung sind auf aktuelle Informationen angewiesen, die sich online ständig ändern.

Das Problem ist, dass es schwierig ist , aktuelle Webdaten zu erhalten. Websites haben unterschiedliche Strukturen, erfordern unterschiedliche Scraping-Ansätze und werden häufig aktualisiert. An dieser Stelle kommt eine Lösung wie das Bright Data Python SDK ins Spiel!

Mit dem SDK können Sie Live-Webinhalte programmgesteuert durchsuchen, scrapen und mit ihnen interagieren. Genauer gesagt ermöglicht es den Zugriff auf die nützlichsten Produkte in der Bright Data-Infrastruktur mit nur wenigen einfachen Methodenaufrufen. Dies macht den Zugriff auf Webdaten sowohl zuverlässig als auch skalierbar.

Durch die Kombination der Webfunktionen von Flyte und Bright Data können Sie automatisierte KI-Workflows erstellen, die mit dem sich ständig verändernden Web Schritt halten. Im nächsten Kapitel erfahren Sie, wie das geht!

Erstellen eines SEO-KI-Workflows in Flyte und Bright Data Python SDK

In diesem geführten Abschnitt erfahren Sie, wie Sie in Flyte einen KI-Agenten erstellen, der:

1. Ein Keyword (oder eine Keyphrase) als Input nimmt und das Bright Data SDK verwendet, um das Web nach relevanten Ergebnissen zu durchsuchen.
2. das Bright Data SDK verwendet, um die 3 wichtigsten Seiten für das angegebene Schlüsselwort zu durchsuchen.
3. Übergibt den Inhalt der resultierenden Seiten an OpenAI, um einen Markdown-Bericht mit SEO-Einblicken zu erstellen.

Mit anderen Worten: Dank der Integration von Flyte und Bright Data können Sie einen echten KI-Workflow für die SEO-Analyse erstellen. So erhalten Sie verwertbare, inhaltsbezogene Erkenntnisse darüber, was die leistungsstärksten Seiten tun, um gut zu ranken.

Los geht’s!

Voraussetzungen

Um diesem Tutorial folgen zu können, sollten Sie Folgendes haben

• Python muss lokal installiert sein
• Einen Bright Data-API-Schlüssel (mit Admin-Berechtigungen )
• Einen OpenAI-API-Schlüssel

Sie werden durch die Einrichtung Ihres Bright Data-Kontos für die Verwendung mit dem Bright Data-Python-SDK geführt, so dass Sie sich darüber im Moment keine Gedanken machen müssen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.

In der offiziellen Flyte-Installationsanleitung wird empfohlen, die Installation über uv durchzuführen. Installieren/aktualisieren Sie also uv global mit:

pip install -U uv

Schritt #1: Projekt einrichten

Öffnen Sie ein Terminal und erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr SEO Analyse AI Projekt:

mkdir flyte-seo-workflow

Der Ordner flyte-seo-workflow/ wird den Python-Code für Ihren Flyte-Workflow enthalten.

Wechseln Sie nun in das Projektverzeichnis:

cd flyte-seo-workflow

Zum jetzigen Zeitpunkt unterstützt Flyte nur Python-Versionen >=3.9 und <3.13 (Version 3.12 wird empfohlen).
Richten Sie eine virtuelle Umgebung für Python 3.12 ein mit:

uv venv --python 3.12

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung. Unter Linux oder macOS führen Sie aus:

source .venv/bin/activate

Äquivalent dazu führen Sie unter Windows aus:

.venv/Scripts/activate

Fügen Sie eine neue Datei namens workflow.py hinzu. Ihr Projekt sollte nun enthalten:

flyte-seo-workflow/
├── .venv/
└── workflow.py

workflow.py ist Ihre Haupt-Python-Datei.

Wenn die virtuelle Umgebung aktiviert ist, installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

uv pip install flytekit brightdata-sdk openai

Die Bibliotheken, die Sie gerade installiert haben, sind:

• flytekit: Für die Erstellung von Flyte-Workflows und -Aufgaben.
• brightdata-sdk: Für den Zugriff auf die Lösungen von Bright Data in Python.
• openai: Für die Interaktion mit den LLMs von OpenAI.

Hinweis: Flyte bietet einen offiziellen ChatGPT-Konnektor(ChatGPTTask), der jedoch auf einer älteren Version der OpenAI-APIs basiert. Außerdem ist er mit einigen Einschränkungen verbunden, wie z. B. strengen Timeouts. Aus diesen Gründen ist es im Allgemeinen besser, mit einer benutzerdefinierten Integration fortzufahren.

Laden Sie das Projekt in Ihrer bevorzugten Python-IDE. Wir empfehlen Visual Studio Code mit der Python-Erweiterung oder PyCharm Community Edition.

Geschafft! Sie haben nun eine Python-Umgebung, die für die Entwicklung von KI-Workflows in Flyte bereit ist.

Schritt #2: Entwerfen Sie Ihren KI-Workflow

Bevor Sie sich direkt in die Programmierung stürzen, sollten Sie einen Schritt zurücktreten und sich überlegen, was Ihr KI-Workflow leisten soll.

Denken Sie zunächst daran, dass ein Flyte-Workflow aus folgenden Elementen besteht:

• Aufgaben: Funktionen, die mit der @task-Annotation gekennzeichnet sind. Dies sind die grundlegenden Recheneinheiten in Flyte. Tasks sind unabhängig voneinander ausführbare, stark typisierte und containerisierte Bausteine, aus denen Workflows bestehen.
• Arbeitsabläufe: Mit @workflow gekennzeichnete Workflows werden durch Verkettung von Aufgaben konstruiert, wobei die Ausgabe einer Aufgabe in die Eingabe der nächsten einfließt und so einen gerichteten azyklischen Graphen (DAG) bildet.

In diesem Fall können Sie Ihr Ziel mit den folgenden drei einfachen Aufgaben erreichen:

1. get_seo_urls: Verwenden Sie das Bright Data SDK für ein eingegebenes Keyword oder eine Keyphrase, um die drei wichtigsten URLs aus der resultierenden Google SERP (Search Engine Results Page) abzurufen.
2. get_content_pages: Empfängt die URLs als Eingabe und verwendet das Bright Data SDK, um die Seiten zu scrapen und ihren Inhalt im Markdown-Format(ideal für die KI-Verarbeitung) zurückzugeben.
3. generate_seo_report: Ruft die Seiteninhaltsliste ab und übergibt sie an eine Eingabeaufforderung, um einen Markdown-Bericht zu erstellen, der SEO-Einsichten enthält, z. B. allgemeine Ansätze, wichtige Statistiken (Anzahl der Wörter, Absätze, H1s, H2s usw.) und andere relevante Metriken.

Bereiten Sie die Implementierung der Flyte-Aufgaben und des Workflows vor, indem Sie sie aus flytekit importieren:

from flytekit import task, workflow

Wunderbar! Jetzt müssen Sie nur noch den eigentlichen Workflow implementieren.

Schritt #3: Verwalten der API-Schlüssel

Bevor Sie die Aufgaben implementieren, müssen Sie sich um die Verwaltung der API-Schlüssel für OpenAI- und Bright Data-Integrationen kümmern.

Flyte verfügt über ein spezielles System zur Verwaltung von Geheimnissen, mit dem Sie Geheimnisse in Ihren Skripten, wie API-Schlüssel und Anmeldeinformationen, sicher verwalten können. In der Produktion ist die Verwendung des Flyte-Geheimnisverwaltungssystems die beste Praxis und wird dringend empfohlen.

Da wir in diesem Tutorial mit einem einfachen Skript arbeiten, können wir die Dinge vereinfachen, indem wir die API-Schlüssel direkt im Code festlegen:

os importieren

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<Ihr_OPENAI_API_KEY>"
os.environ["BRIGHTDATA_API_TOKEN"] = "<YOUR_BRIGHTDATA_API_TOKEN>"

Ersetzen Sie die Platzhalter durch Ihre tatsächlichen API-Schlüsselwerte:

• <YOUR_OPENAI_API_KEY> → Ihr OpenAI-API-Schlüssel.
• <YOUR_BRIGHT_DATA_API_TOKEN> → Ihr Bright Data-API-Token (rufen Sie es wie im offiziellen Bright Data-Leitfaden beschrieben ab)

Beachten Sie, dass die Verwendung eines Bright Data-API-Schlüssels mit Administratorrechten empfohlen wird. Dadurch kann das Bright Data Python SDK beim Initialisieren des Clients automatisch eine Verbindung zu Ihrem Konto herstellen und die erforderlichen Produkte einrichten.

Mit anderen Worten: Das Bright Data Python SDK mit einem Administrator-API-Schlüssel richtet Ihr Konto automatisch mit allen für den Betrieb erforderlichen Produkten ein.

Denken Sie daran: Verschlüsseln Sie niemals Geheimnisse in Produktionsskripten! Verwenden Sie immer einen Secrets Manager in Flyte.

Schritt #4: Implementieren Sie den get_seo_urls Task

Definieren Sie eine get_seo_urls() -Funktion, die ein Schlüsselwort als String akzeptiert, und versehen Sie sie mit @task, damit sie eine gültige Flyte-Aufgabe wird. Verwenden Sie innerhalb der Funktion die Methodesearch() aus dem Bright Data Python SDK, um eine Websuche durchzuführen.

Hinter den Kulissen ruft search() die Brigh Data SERP API auf, die die Suchergebnisse als JSON-String in diesem Format zurückgibt:

Erfahren Sie mehr über die JSON-Ausgabefunktion in den Dokumenten.

Parsen Sie den JSON-String in ein Wörterbuch und extrahieren Sie eine bestimmte Anzahl von SEO-URLs. Diese URLs entsprechen den ersten X Ergebnissen, die Sie normalerweise von Google erhalten würden, wenn Sie nach dem eingegebenen Schlüsselwort suchen.

Implementieren Sie die Aufgabe mit:

@task()
def get_seo_urls(kw: str, num_links: int = 3) -> List[str]:
    import json
    # Initialisieren des Bright Data SDK-Clients
    von brightdata import bdclient
    bright_data_client = bdclient()

    # Abrufen der Google SERP für das angegebene Schlüsselwort als geparster JSON-String
    res = bright_data_client.search(kw, response_format="json", parse=True)
    json_response = res["body"]
    Daten = json.loads(json_response)

    # Extrahieren der wichtigsten "num_links" SEO-Seiten-URLs aus der SERP
    seo_urls = [item["link"] for item in data["organic"][:num_links]]

    return seo_urls

Denken Sie an den erforderlichen Import für typing:

from typing import List

Hinweis: Sie werden sich vielleicht fragen, warum der Bright Data Python SDK-Client innerhalb der Aufgabe und nicht global importiert wird. Dies ist beabsichtigt, da Flyte-Aufgaben unabhängig voneinander ausführbar sein sollten. Mit anderen Worten: Jede Aufgabe muss alles enthalten, was sie braucht, um eigenständig ausgeführt werden zu können, ohne auf globale Abhängigkeiten angewiesen zu sein.

Schritt #5: Implementieren Sie die Aufgabe get_content_pages

Nachdem Sie nun die SEO-URLs abgerufen haben, können Sie sie an die scrape() -Methode des Bright Data Python SDK übergeben. Diese Methode scrapt alle Seiten parallel und gibt deren Inhalt zurück. Um die Ausgabe im Markdown-Format zu erhalten, setzen Sie einfach das Argument data_format="markdown":

@task()
def get_content_pages(page_urls:List[str]) -> List[str]:
    # Initialisieren des Bright Data SDK-Clients
    from brightdata import bdclient
    bright_data_client = bdclient()

    # Abrufen des Markdown-Inhalts von jeder Seite
    page_content_list = bright_data_client.scrape(page_urls, data_format="markdown")

    return page_content_list

page_content_list ist eine Liste von Strings, wobei jeder String die Markdown-Darstellung der entsprechenden Eingabeseite ist.

Unter der Haube ruft scrape() die Bright Data Web Unlocker API auf. Dabei handelt es sich um eine universelle Scraping-API, die auf jede beliebige Webseite zugreifen kann, unabhängig von deren Anti-Bot-Schutz.

Unabhängig von den URLs, die Sie in der vorherigen Aufgabe erhalten haben, wird get_content_pages() deren Inhalt erfolgreich abrufen und von rohem HTML in optimiertes, KI-fähiges Markdown konvertieren.

Schritt #6: Implementieren Sie den generate_seo_report Task

Rufen Sie die OpenAI-API mit der entsprechenden Aufforderung auf, um einen SEO-Bericht auf der Grundlage des gescrapten Seiteninhalts zu erstellen:

def generate_seo_report(page_content_list: List[str]) -> str:
    # Initialisierung des OpenAI-Clients zum Aufruf der OpenAI-APIs
    from openai import OpenAI
    openai_client = OpenAI()

    # Die Eingabeaufforderung, um den gewünschten SEO-Bericht zu erstellen
    prompt = f"""
    # Anhand des untenstehenden Inhalts für einige Webseiten,
    # einen strukturierten Bericht im Markdown-Format erstellen, der die SEO-Erkenntnisse enthält, die durch die Analyse des Inhalts jeder Seite gewonnen wurden.

    # Der Bericht sollte enthalten:
    # - Gemeinsame Themen und Elemente auf allen Seiten
    # - Hauptunterschiede zwischen den Seiten
    # - Eine zusammenfassende Tabelle mit Statistiken wie Anzahl der Wörter, Anzahl der Absätze, Anzahl der H2 und H3 Überschriften, usw.

    # INHALT:
    # {"nnPAGE:".join(page_content_list)}
    # """

    # Ausführen der Eingabeaufforderung für das ausgewählte AI-Modell
    response = openai_client.responses.create(
        model="gpt-5-mini",
        input=prompt,
    )

    return response.output_text

Die Ausgabe dieser Aufgabe ist der gewünschte SEO-Markdown-Bericht.

Hinweis: Das oben verwendete OpenAI-Modell war GPT-5-mini, aber Sie können es durch jedes andere OpenAI-Modell ersetzen. Ebenso können Sie die OpenAI-Integration komplett austauschen und einen beliebigen anderen LLM-Anbieter verwenden.

Fantastisch! Die Aufgaben sind fertig, und es ist nun an der Zeit, sie in einem Flyte-KI-Workflow zu kombinieren.

Schritt #7: Definieren Sie den KI-Workflow

Erstellen Sie eine @workflow-Funktion, die die Aufgaben nacheinander orchestriert:

@workflow
def seo_ai_workflow() -> str:
    input_kw = "best llms"
    seo_urls = get_seo_urls(input_kw)
    page_content_list = get_content_pages(seo_urls)
    report = generate_seo_report(seiten_inhalt_liste)

    return report

In diesem Arbeitsablauf:

1. Die Aufgabe get_seo_urls ruft die 3 wichtigsten SEO-URLs für die Keyphrase “best llms” ab.
2. Die Aufgabe get_content_pages sammelt und konvertiert den Inhalt dieser URLs in Markdown.
3. Die Aufgabe generate_seo_report nimmt diesen Markdown-Inhalt und erstellt einen endgültigen SEO Insights-Bericht im Markdown-Format.

Auftrag erfüllt!

Schritt #8: Alles zusammenfügen

Ihre endgültige workflow.py-Datei sollte enthalten:

from flytekit importieren Aufgabe, Workflow
importieren os
from typing import Liste

# Setzen Sie die erforderlichen Geheimnisse (ersetzen Sie sie durch Ihre API-Schlüssel)
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<Ihr_OPENAI_API_KEY>"
os.environ["BRIGHTDATA_API_TOKEN"] = "<YOUR_BRIGHTDATA_API_TOKEN>"

@task()
def get_seo_urls(kw: str, num_links: int = 3) -> List[str]:
    import json
    # Initialisieren des Bright Data SDK-Clients
    von brightdata import bdclient
    bright_data_client = bdclient()

    # Abrufen der Google SERP für das angegebene Schlüsselwort als geparster JSON-String
    res = bright_data_client.search(kw, response_format="json", parse=True)
    # Parsen Sie den JSON-String, um ihn in ein Wörterbuch umzuwandeln.
    json_response = res["body"]
    data = json.loads(json_response)

    # Extrahiere die Top "num_links" SEO Seiten URLs aus der SERP
    seo_urls = [item["link"] for item in data["organic"][:num_links]]

    return seo_urls

@task()
def get_content_pages(page_urls: List[str]) -> List[str]:
    # Initialisieren des Bright Data SDK-Clients
    from brightdata import bdclient
    bright_data_client = bdclient()

    # Abrufen des Markdown-Inhalts von jeder Seite
    page_content_list = bright_data_client.scrape(page_urls, data_format="markdown")

    return page_content_list

@Aufgabe
def generate_seo_report(page_content_list: List[str]) -> str:
    # Initialisiere den OpenAI-Client, um die OpenAI-APIs aufzurufen
    from openai import OpenAI
    openai_client = OpenAI()

    # Die Eingabeaufforderung, um den gewünschten SEO-Bericht zu erstellen
    prompt = f"""
    # Anhand des untenstehenden Inhalts für einige Webseiten,
    # einen strukturierten Bericht im Markdown-Format erstellen, der die SEO-Erkenntnisse enthält, die durch die Analyse des Inhalts jeder Seite gewonnen wurden.

    # Der Bericht sollte enthalten:
    # - Gemeinsame Themen und Elemente auf allen Seiten
    # - Hauptunterschiede zwischen den Seiten
    # - Eine zusammenfassende Tabelle mit Statistiken wie Anzahl der Wörter, Anzahl der Absätze, Anzahl der H2 und H3 Überschriften, usw.

    # INHALT:
    # {"nnPAGE:".join(page_content_list)}
    # """

    # Ausführen der Eingabeaufforderung für das ausgewählte AI-Modell
    response = openai_client.responses.create(
        model="gpt-5-mini",
        input=prompt,
    )

    return response.output_text

@workflow
def seo_ai_workflow() -> str:
    input_kw = "best llms" # Ändern Sie es so, dass es Ihren SEO-Analysezielen entspricht
    seo_urls = get_seo_urls(input_kw)
    seiten_inhalt_liste = get_inhalt_seiten(seo_urls)
    report = generate_seo_report(page_content_list)

    Bericht zurückgeben

if __name__ == "__main__":
    seo_ai_workflow()

Wahnsinn! In weniger als 80 Zeilen Python-Code haben Sie soeben einen vollständigen SEO-KI-Workflow erstellt. Dies wäre ohne Flyte und das Bright Data SDK nicht möglich gewesen.

Sie können Ihren Workflow über die Befehlszeilenschnittstelle ausführen mit:

pyflyte run workflow.py seo_ai_workflow

Mit diesem Befehl wird die Funktion seo_ai_workflow @workflow aus der Datei workflow.py gestartet.

Hinweis: Es kann eine Weile dauern, bis die Ergebnisse erscheinen, da die Websuche, das Scraping und die KI-Verarbeitung eine gewisse Zeit in Anspruch nehmen.

Wenn der Workflow abgeschlossen ist, sollten Sie eine Markdown-Ausgabe ähnlich dieser erhalten:

Fügen Sie die Markdown-Ausgabe in einen beliebigen Markdown-Viewer ein, um sie durchzublättern und zu untersuchen. Sie sollte in etwa wie unten aussehen:

Die Ausgabe enthält mehrere SEO-Einblicke und eine zusammenfassende Tabelle, genau wie von OpenAI gewünscht. Dies war nur ein einfaches Beispiel für die Leistungsfähigkeit der Integration von Flyte und Bright Data!

Und voilà! Sie können gerne weitere Aufgaben definieren und verschiedene LLMs ausprobieren, um andere nützliche Anwendungsfälle für Agenten und KI-Workflows zu implementieren.

Nächste Schritte

Die hier vorgestellte Implementierung des Flyte-KI-Workflows ist nur ein Beispiel. Um sie produktionsreif zu machen oder um mit einer richtigen Implementierung fortzufahren, sind die nächsten Schritte:

• Integrieren Sie ein von Flyte unterstütztes System zur Verwaltung von Geheimnissen: Vermeiden Sie die Festcodierung von API-Schlüsseln im Code. Verwenden Sie Flyte Task Secrets oder andere unterstützte Systeme, um Anmeldedaten sicher und elegant zu verwalten.
• Prompt-Verarbeitung: Das Erzeugen von Prompts innerhalb einer Aufgabe ist akzeptabel, aber um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten, sollten Sie Ihre Prompts versionieren oder extern speichern.
• Stellen Sie den Workflow bereit: Befolgen Sie die offiziellen Anweisungen zum Dockerisieren Ihres Workflows und bereiten Sie ihn mit den Funktionen von Flyte für die Bereitstellung vor.

Fazit

In diesem Blogbeitrag haben Sie erfahren, wie Sie die Websuche und die Scraping-Funktionen von Bright Data in Flyte nutzen können, um einen KI-gestützten SEO-Analyse-Workflow zu erstellen. Der Implementierungsprozess wurde durch das Bright Data SDK vereinfacht, das einen einfachen Zugriff auf Bright Data-Produkte durch unkomplizierte Methodenaufrufe ermöglicht.

Um anspruchsvollere Workflows zu erstellen, können Sie die gesamte Palette der Lösungen in der KI-Infrastruktur von Bright Data zum Abrufen, Validieren und Transformieren von Live-Webdaten nutzen.

Melden Sie sich kostenlos für ein Bright Data-Konto an und experimentieren Sie mit unseren KI-fähigen Webdatenlösungen!