Como construir um monitor de notícias de negócios inteligente no Dify?

No cenário altamente competitivo de hoje, manter-se informado sobre a reputação da marca, desenvolvimentos da indústria e inteligência da concorrência em tempo real é crucial para uma tomada de decisão eficaz. No entanto, monitorar notícias e informações manualmente é uma tarefa demorada, intensiva em mão de obra e propensa a perder percepções críticas.

Esta solução integra o Dify, uma plataforma de automação AI sem código líder, com a Scrapeless Deep SerpApi, uma interface de dados do Google Search de nível empresarial, para construir um sistema inteligente e escalável de monitoramento de notícias de negócios que permite que as empresas:

• Coletem e filtrem notícias em tempo real automaticamente
• Aproveitem a IA para análise inteligente e percepções acionáveis
• Enviem alertas e relatórios automaticamente por vários canais

1. Visão Geral da Solução

2. Visão Geral das Ferramentas de Nível Empresarial

Dify Intelligent Workflow Platform

Uma plataforma de automação de IA sem código projetada para fluxos de trabalho flexíveis de nível empresarial

• Interface visual para construção de fluxos de trabalho por arrastar e soltar - sem necessidade de codificação
• Integração perfeita com modelos de IA de ponta (GPT-4, Claude 3, Gemini, etc.)
• Ecossistema de plugins para conexão com APIs e fontes de dados externas
• Monitoramento em tempo real com logs detalhados e rastreamento de erros
• Controle de acesso baseado em função e suporte para colaboração em equipe
• Adequado para implantação privada em ambientes empresariais seguros

Scrapeless Deep SerpApi

Uma API do Google SERP em tempo real e de alta fidelidade projetada para fluxos de trabalho de IA e inteligência empresarial

Scrapeless Deep SerpApi foi construída para casos de uso de nível empresarial, como monitoramento de marca, inteligência de mercado, geração de conteúdo e tomada de decisões impulsionadas por IA. Ela extrai dados estruturados em tempo real diretamente dos resultados de pesquisa do Google (análise HTML), garantindo precisão, atualização e confiabilidade.

Principais Vantagens

• Acesso instantâneo aos dados do Google SERP em tempo real (resposta em menos de 3s)
• Cobertura abrangente de resultados: resultados orgânicos, local do Google, imagens do Google, notícias do Google, etc.
• Zero caching: a análise HTML direta garante resultados atualizados e verificáveis
• Tecnologia anti-scraping: taxa de sucesso de 99,9%, sem necessidade de configuração manual de proxy
• Suporte a 195+ países e vários idiomas para monitoramento global
• Saída estruturada em formatos de dados comuns, facilitando a análise e o processamento por modelos de IA e fluxos de trabalho automatizados
• Cobrança transparente, baseada no uso, sem limites ocultos ou restrições de campo

📌 Ideal para:

• Construir sistemas de monitoramento de mídia e alertas de nível empresarial
• Rastrear atividades de concorrentes e tendências de mercado globalmente
• Criar conjuntos de dados ajustados para busca para geração aumentada de recuperação (RAG)
• Potencializar SEO e automação de conteúdo em grande escala

3. Configuração do Ambiente e Registro de Conta

3.1 Registre uma Conta Scrapeless e Obtenha o Token da API

• Visite o Painel do Scrapeless
• Registre uma conta de negócios
• Após fazer login, navegue até a página de Gerenciamento de API para obter seu token de API

⚠️ Importante: Mantenha seu token de API seguro e nunca o compartilhe publicamente.

3.2 Registre uma conta Dify e instale o plugin Deep SerpApi

1. Inscreva-se no Dify se ainda não o fez e instale https://marketplace.dify.ai/plugins/scrapelesshq/deep_serpapi

2. Crie um novo aplicativo e selecione "Fluxo de Trabalho"

3. No estúdio de fluxo de trabalho, clique no botão "+" para adicionar uma nova ferramenta

4. Navegue até a aba "Ferramentas" no painel

5. Procure por "Deep SerpApi" da scrapelesshq (conforme mostrado na lista de ferramentas)

6. Clique em "Deep SerpApi" para adicioná-lo ao seu fluxo de trabalho

4. Processo Detalhado de Configuração

Passo 1: Adicionar o Node Deep SerpApi

• Clique no botão "+" no editor de fluxo de trabalho
• Selecione a aba Ferramentas
• Escolha Deep SerpApi (Scrapeless) e adicione-o ao seu fluxo de trabalho

• No painel de configuração, cole o Token da API copiado anteriormente

Passo 2: Configurar Parâmetros de Pesquisa

• No campo Query String do node Deep SerpApi, insira sua consulta de pesquisa, por exemplo:
  • "O Nome da Sua Empresa" notícias
• Suporta sintaxe de busca avançada, como:
  • "O Nome da Sua Empresa" OU "Palavra-Chave da Indústria"
  • "Nome da Empresa" E (anúncio OU parceria)
• Neste exemplo, utilizamos:

{{ company }} últimas notícias de negócios junho 2025 site:reuters.com OU site:bloomberg.com OU site:cnn.com

Passo 3: Adicionar Node de Template para Formatagem de Resultados da Pesquisa

1. Clique no botão “+” após o node Deep SerpApi.
2. Selecione “Template” entre os blocos disponíveis.

3. No campo Template, insira o seguinte template de formatação:

Resultados da Pesquisa:
{% for item in arg1[0].organic_results %}
- Título: {{ item.title }}
- Link: {{ item.link }}
{% endfor %}

• Este template exibirá os resultados da pesquisa de maneira estruturada para facilitar a análise subsequente por IA.

Passo 4: Configurar o Node de Análise da IA

1. Clique no botão “+” após o node Deep SerpApi.
2. Selecione “LLM” entre os blocos disponíveis.
3. Escolha seu modelo de IA preferido (GPT-4 é recomendado).

Você precisará clicar em “Configurações do Provedor do Modelo” para instalar ou ativar seu modelo.

4. Você será levado a uma página com uma escolha de LLM. Você é livre para escolher o que desejar. Para nosso exemplo, usaremos o Claude.

5. No prompt do sistema, faça referência aos resultados da pesquisa:

Você é um analista de inteligência empresarial.

Com base nos seguintes resultados de pesquisa, gere um relatório de inteligência B2B conciso para a empresa "{{ company }}". Seu relatório deve incluir:

1. Sentimento geral (Positivo/Neutro/Negativo)
2. Principais desenvolvimentos ou atualizações de notícias
3. Riscos ou oportunidades de negócios
4. Implicações estratégicas para a empresa
5. Questões urgentes ou dignas de nota

Se os resultados da pesquisa forem muito genéricos ou carecerem de conteúdo específico da empresa, por favor aponte isso e sugira como melhorar a consulta.

Use marcadores onde apropriado. Mantenha o tom profissional e acionável.

6. No prompt do usuário, faça referência aos resultados formatados do template:

Por favor, analise esses resultados de pesquisa sobre a empresa: insights com base nos títulos das notícias, conteúdos e fontes encontradas.

7. Então, na caixa de texto de prompt, use / para chamar o seletor de variável, e você pode chamar uma lista de variáveis, incluindo output, text, sys., etc., para você inserir no template ou definir variáveis. Você pode ver a imagem abaixo.

Passo 5: Executar e Depurar o Fluxo de Trabalho

• Clique no botão Executar no canto superior direito da interface

• Aguarde a execução do fluxo de trabalho e verifique os resultados de saída
• Com base nos resultados da análise, ajuste as palavras-chave de busca e os prompts de IA para otimizar o desempenho

Passo 6: Integre Canais de Notificação da Empresa (por exemplo, Webhook do Discord) (Opcional)

Para receber notificações diretamente em seu servidor Discord quando o fluxo de trabalho for concluído, você pode adicionar uma integração de webhook:

1. Adicione um Novo Bloco:

• Clique no botão “+” após sua etapa de análise LLM
• Selecione “Ferramentas” no menu do bloco

2. Encontre o Webhook do Discord no Marketplace:

• Na seção Ferramentas, clique em “Marketplace”
• Busque por “Discord” ou “webhook”
• Instale a ferramenta de webhook do Discord se ainda não estiver disponível Plugin do Discord no Marketplace

3. Configure seu Webhook:

• Selecione a ferramenta Webhook do Discord
• Insira sua URL do Webhook do Discord (você pode obter isso nas configurações do seu servidor Discord)
• Personalize o formato da mensagem para incluir os resultados da análise
• Use variáveis das etapas anteriores para incluir conteúdo dinâmico

4. Personalização da Mensagem:

• Inclua a consulta de busca na notificação
• Adicione um resumo das principais descobertas
• Formate a mensagem para leitura fácil no Discord

🔍 **Relatório Diário de Inteligência Empresarial**

/ contexto

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📊 *Gerado pelo Dify + Scrapeless Deep SerpAPI*

Nota: Você pode usar qualquer serviço de webhook de sua escolha (Slack, Microsoft Teams, etc.) seguindo o mesmo processo e buscando pela ferramenta apropriada no marketplace.

Passo 7: Adicione um nó final para completar a configuração do fluxo de trabalho

Para completar corretamente seu fluxo de trabalho, adicione um bloco Final:
1. Adicione o Bloco Final:

• Clique no botão "+" após sua etapa de webhook (ou etapa LLM se você pulou o webhook)
• Selecione "Final" no menu do bloco

2. Configure o Bloco Final:

• O bloco Final sinaliza a conclusão do seu fluxo de trabalho
• Você pode opcionalmente configurar variáveis de saída que serão retornadas quando o fluxo de trabalho for concluído
• Isso é útil se você quiser usar este fluxo de trabalho como parte de uma automação maior

Seu fluxo de trabalho completo deve agora parecer com:

Passo 8: Exiba os resultados

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Demonstração do Fluxo de Trabalho

Para ajudar você a entender melhor como este fluxo de trabalho de monitoramento de notícias empresariais inteligentes opera do início ao fim, criamos uma breve demonstração em GIF. Ela mostra cada etapa em ação — desde a captura de resultados de busca em tempo real com a Deep SerpApi, a formatação com um bloco de Modelo, a análise dos dados usando um LLM e, finalmente, o envio das informações via webhook do Discord.

5. Histórias de Sucesso & Impacto no Desempenho

Instituição Financeira Líder

“De Reativa a Proativa” — Monitoramento de Notícias em Tempo Real com 95% de Precisão

Uma grande instituição financeira enfrentou desafios na monitorização de ciclos de notícias ágeis relacionados a regulações bancárias, riscos reputacionais e eventos macroeconômicos. Antes de implantar o sistema, suas equipes de conformidade e risco dependiam fortemente do acompanhamento manual da mídia, o que era demorado e frequentemente atrasava respostas críticas.

Após a integração do sistema de monitoramento Dify + Scrapeless:

• A latência na detecção de notícias foi reduzida em 80%, possibilitando uma consciência quase em tempo real sobre riscos regulatórios ou reputacionais.
• A precisão dos modelos de alerta baseados em sentimento melhorou para 95%, graças a dados SERP estruturados de alta qualidade alimentando os classificadores de IA.
• A colaboração entre departamentos melhorou, pois os alertas eram enviados diretamente para canais internos do Slack e painéis de BI.
• Resultado: As janelas de mitigação de riscos foram reduzidas de horas para minutos, diminuindo o potencial de danos causados pela imprensa negativa ou desinformação.