在这篇博客文章中，你将了解：
- Workato 是什么，以及它作为低代码自动化平台提供哪些功能。
- 为什么访问高质量的结构化网页数据有助于提升自动化工作流。
- 如何构建 Workato 配方，以处理通过 Bright Data API 以编程方式检索的网页数据。
让我们开始吧！
什么是 Workato？
Workato 是一个基于云的低代码自动化与集成平台。它可以连接应用程序、同步数据，并使用低代码工具编排业务工作流。它能帮助你实现流程自动化，并在数千个应用程序和系统中集成 AI 智能体。
Workato 支持的主要功能包括：
- 配方：通过触发器和操作定义自动化流程的可视化工作流。它们可以连接应用程序、转换数据并执行业务逻辑，无需进行大量定制开发。
- 连接器：预构建的集成，可将 Workato 与热门 SaaS 应用程序、企业系统、数据库、API 及其他业务工具连接起来，从而简化数据交换。
- 低代码/无代码自动化：通过拖放式界面，团队无需编写传统代码即可构建和修改工作流，从而缩短开发时间并减少对工程资源的依赖。
- AI 智能体编排：用于设计、部署和治理 AI 智能体的工具，这些智能体可以与企业系统交互、遵循业务规则并执行自动化流程。
- 企业治理与安全：提供访问管理、审计日志、数据保护、监控和策略执行等控制措施，确保大规模自动化可靠运行。
为什么要在 Workato 配方中集成网页数据
Workato 支持与你的企业技术栈中的第三方 SaaS 应用程序和服务进行集成。然而，仅依靠内部数据通常不足以生成完整、准确的洞察。
网页数据可以提供有关当前市场动态的外部背景信息。这类具有上下文的实时信息对于改善决策至关重要，尤其是在业务场景中。
构建 AI 驱动的自动化时，在线数据更加重要。LLM 基于静态数据集进行训练无法获取最新事件、动态或业务信号。如果缺少实时数据，其输出可能涉及过时知识，并可能导致不准确的洞察。
问题在于，由于存在速率限制、反机器人系统、CAPTCHA 和指纹分析大规模采集网页数据颇具挑战。这正是 Bright Data 的用武之地！
Bright Data API：解决方案
Bright Data 是领先的网页数据提供商，通过 API 支持大规模采集、提取和处理公共网页数据。所有这些 API 均可集成到 Workato 配方中，利用结构化、可验证且及时更新的网页数据为自动化工作流提供支持。
Bright Data 的主要 API 包括：
- 网页爬虫工具 API：从 Amazon、LinkedIn 以及其他 40 多个受支持的网站域名中提取结构化数据集。
- 网络解锁器 API：以 HTML 或 Markdown 格式检索网页内容，同时自动处理反机器人系统和访问挑战。
- 搜索引擎 API：从 Google、Bing、Yandex 和其他搜索平台采集结构化搜索引擎结果，用于研究和自动化工作流。
- 浏览器 API：运行自动化浏览器会话，与动态网站和基于 JavaScript 的应用程序进行交互。
注意：每个新的 Bright Data 账户每月都可以在网络解锁器 API、搜索引擎 API 和网页爬虫工具 API 中享受5,000 次免费请求。
Bright Data 的独特优势在于其企业级基础设施，该基础设施由覆盖 195 个国家/地区、拥有超过 4 亿个 IP 的代理网络提供支持。它支持无限扩展和并发，同时实现 99.99% 的正常运行时间和 99.95% 的成功率。
与 Workato 结合后Bright Data 可帮助企业构建稳健的工作流。继续了解具体方法！
如何在 Workato 配方中使用 Bright Data 爬虫 API
在这个分步章节中，你将学习如何设置一个真实场景下由 AI 驱动的 Workato 配方。具体而言，该工作流将自动：
- 使用 Bright Data 检索近期的 Glassdoor 评价。
- 使用 OpenAI 对其进行分析。
- 将结构化 HTML 报告直接发送到你的收件箱。
此配方适用于竞争对手监控、市场研究和员工反馈分析。
注意：这只是一个构建示例。Bright Data API 支持许多其他用例让你可以为网页搜索、潜在客户开发、评价监控、数据扩充等场景创建工作流。
请按照以下说明操作！
前提条件
请确保你拥有：
- 一个 Workato 账户（免费试用账户即可）。
- 一个已配置 API 密钥的 Bright Data 账户。请参阅有关设置 Bright Data API 密钥的官方指南。
- 一个 OpenAI API 密钥。
虽然并非硬性要求，但基本了解 Bright Data 爬虫 API 的工作方式也会有所帮助。
第 1 步：初始化 Workato 配方
登录你的 Workato 账户并创建一个新项目（例如“网页数据工作流”）。打开该项目，然后选择“创建 > 配方”来创建新的 Workato 配方：
如果你是 Workato 新用户配方是一种自动化工作流，通过一个触发器和一系列操作连接不同应用程序。触发器决定工作流何时启动，而操作则定义之后执行的任务。
为配方命名（例如“Glassdoor 评价监控和情感分析工作流”），然后选择“按计划运行”作为起点：
你将被重定向到可视化配方编辑器：
请注意，该配方已经包含一个定时触发器。这意味着工作流将按固定时间间隔定期运行，无需人工干预。
要配置工作流的触发时间，请单击“触发器”步骤并调整计划设置。例如，你可以将其设置为每 10 天上午 9:00 运行一次：
做得好！你的新 Workato 配方已完成初始化。
第 2 步：熟悉 Bright Data Glassdoor 评价抓取工具 API
Bright Data Glassdoor 评价抓取工具是检索 Glassdoor 评价数据的理想网页爬虫工具 API 端点。将其集成到 Workato 配方之前，有必要先了解该 API 的工作方式，包括其端点、输入和输出。
登录你的 Bright Data 账户并进入控制面板。导航至“爬虫工具 > 爬虫工具库”，搜索“glassdoor”，然后选择“glassdoor.com”卡片：
你将被重定向到 Glassdoor 抓取工具页面。在这里，从左侧菜单中选择“Glassdoor 公司评价 > 按 URL 采集”选项。这是用于抓取 Glassdoor 评价的端点：
右侧的代码示例显示，同步抓取请求会发送至以下端点：
https://api.brightdata.com/datasets/v3/scrape?dataset_id=gd_l7j1po0921hbu0ri1z其中gd_l7j1po0921hbu0ri1z 是 Glassdoor 评价爬虫 API 的数据集 ID。请求会发送至 datasets/v3/scrape 端点，该端点会执行抓取任务并等待其完成，然后在响应中返回提取的数据。
如你所见，请求正文具有以下结构：
{
"input": [
{
"url": "<GLASSDOOR_REVIEW_PAGE_URL>",
"days": <NUM_DAYS>
},
// other URL objects...
],
"limit_per_input": null
}url 字段指定要抓取的 Glassdoor 公司评价页面，而 days 则将结果限制为指定天数内发布的评价。
你还可以单击右上角的“手动运行”，直接从 Bright Data 控制面板测试该端点。如果分析一次 API 调用的 JSON 输出，你会看到：
请注意，每条评价都包含 Glassdoor 原始页面上提供的相同信息，包括评价标题、评分、优点、缺点、推荐情况和评价日期：
太棒了！现在可以将 Bright Data 爬虫 API 调用集成到你的 Workato 配方中了。
第 3 步：设置 HTTP 步骤以调用爬虫 API
返回 Workato 配方编辑器页面。单击“+”按钮并选择“应用中的操作”以添加新步骤。在右侧面板中搜索“http”，然后选择“HTTP”应用：
Workato“HTTP”应用允许你向外部服务发送 HTTP 请求，因此非常适合调用 Bright Data 爬虫 API。
使用以下设置配置连接：
- 连接名称：
Bright Data Scraper API - 位置：
Your Workato project - 连接类型：
Cloud - 身份验证类型：
Header auth（因为 Bright Data 爬虫 API 通过Authorization标头进行身份验证）
然后，在“基础 URL”中粘贴 Bright Data 爬虫 API 的基础 URL：
https://api.brightdata.com/datasets/v3/scrape
保持其余选项不变，然后单击“连接”。接下来，在步骤配置中单击“开始引导式设置”按钮：
这将打开一个向导模式，引导你完成 HTTP 请求的配置。
选择“POST”作为 HTTP 方法，并为 Glassdoor 抓取工具 API 端点使用以下请求 URL：
https://api.brightdata.com/datasets/v3/scrape?dataset_id=gd_l7j1po0921hbu0ri1z&format=jsonformat=json 查询参数指示 API 以 JSON 格式返回结果。此外还支持CSV 和 JSONL 等格式。
现在，假设你想监控 Nike 在 Glassdoor 上的评价。添加以下请求正文：
{"input":[{"url":"https://www.glassdoor.com/Reviews/NIKE-Reviews-E1699.htm","days":10}],"limit_per_input":null}请注意days 设置为 10因为 Workato 配方被配置为每 10 天运行一次。这可确保每次执行时都能检索上次运行以来发布的所有新评价。
要通过你的 Bright Data 账户验证请求，请设置包含以下内容的 Authorization 标头：
Bearer <YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>将 <YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY> 替换为你自己的 Bright Data API 密钥。这是 Bright Data API 用于身份验证的必要格式。
单击“发送请求”以测试配置。如果一切配置正确，Workato 将返回包含以 JSON 格式抓取的 Glassdoor 评价的 200 OK 响应：
单击“应用配置”以完成引导式设置。
返回“HTTP”步骤配置后，你将能够查看 API 调用测试后自动生成的响应架构。在“设置”选项中，确保将“等待响应”选项设置为“是”：
这样，Workato 会等待 Bright Data API 返回抓取的数据，然后再执行配方中的下一步。
最后，请记住，此“HTTP”步骤包含你的 Bright Data API 密钥。为避免其暴露在配方日志或任务报告中，请将其存储为密钥或者单击 HTTP 步骤上的“…”菜单并开启“屏蔽数据”：
非常好！你的 Workato 配方现已成功连接到 Bright Data Glassdoor 评价爬虫 API。
第 4 步：配置 OpenAI 步骤
Workato 配方现在可以通过 Bright Data API 检索抓取的网页数据。接下来，你可以将这些数据发送给 OpenAI 模型进行分析。
再次单击“+”，添加一个新应用，搜索“openai”，然后选择“OpenAI”应用：
选择“向 OpenAI 模型发送消息”操作，以便你的配方向 OpenAI 模型发送提示词并接收响应：
创建连接时，将你的 OpenAI API 密钥粘贴到相应字段中，然后单击“连接”：
接下来，选择“单条消息”模式（因为你要向 LLM 发送一个提示词）。在“要发送的文本”中切换到“公式”模式，然后粘贴以下提示词：
"Given the following Glassdoor reviews, generate a concise yet comprehensive HTML email report summarizing recent user reviews, highlighting key trends, recurring themes, sentiment, and notable feedback.
GLASSDOOR REVIEWS:" + <response_array_text_data>将 <response_array_text_data> 占位符替换为上一个“HTTP”步骤中的“发送请求 > 响应 > 数组”输出，以便模型接收抓取的评价数据。由于响应是一个数组，请调用 join(";") 方法，将所有评价对象连接成一个字符串，然后再发送给 LLM。
请注意，该提示词明确要求返回 HTML 响应。这是有意为之，因为生成的内容稍后将通过电子邮件发送，而电子邮件协议支持 HTML 格式的内容。
注意：在撰写本文时，Workato 的“OpenAI”步骤默认使用 GPT-4o。
很好！你的 Workato 配方现在可以通过 OpenAI 模型处理及时更新的网页数据，并生成由 AI 驱动的 HTML 报告。
第 5 步：添加 Gmail 集成
最后一步是通过电子邮件发送 AI 生成的报告。单击“+”，添加“Gmail”应用，然后选择“发送电子邮件”操作：
单击“登录 Google”，将你的 Google 账户连接到 Workato。授予所请求的权限以授权该集成。
然后，按如下方式配置“通过 Gmail 发送电子邮件”步骤：
- 收件人：收件人的电子邮件地址
- 主题：
Glassdoor review analysis report（或类似标题） - 电子邮件类型：
HTML - 消息：从“向 OpenAI 模型发送消息”步骤中选择“最佳选择”配方数据输出。
注意：“最佳选择”配方数据包含 OpenAI 模型在上一步中生成的 HTML 报告。
很好！Workato 配方已完成。
第 6 步：运行配方
最终的 Workato 配方应类似如下：
打开“测试”选项卡，然后单击“测试配方”以执行工作流。你将看到以下结果：
执行期间，Workato 将：
- 触发定时工作流。
- 调用 Bright Data Glassdoor 评价爬虫 API。
- 将检索到的评价传递给 OpenAI 进行分析并生成 HTML 报告。
- 通过 Gmail 发送报告。
要验证工作流使用的是来自 Glassdoor 的评价数据，请检查“OpenAI”步骤的“输入”：
请注意，该提示词包含 Bright Data 抓取工具 API 按需检索的 Glassdoor 评价。这些具有上下文的网页数据可为 LLM 提供事实依据，而不是依赖来自训练数据的陈旧知识。
注意：你可以采用类似方法集成任何其他 Bright Data API。例如，你可以向 Workato 配方添加网页搜索、网页爬取或通用网页抓取功能。
任务完成！你已成功将 Bright Data 与 Workato 集成。通过结合 Workato 的 API 支持和 Bright Data 的网页数据基础设施，你可以构建强大的自动化工作流，从几乎任何网站采集和分析新鲜网页数据，并据此采取行动。
探索 Bright Data API 支持的众多用例，构建更多由 AI 驱动的自动化工作流。
第 7 步：查看生成的输出
最后，查看你的收件箱：
你应该会看到一封新的“Glassdoor 评价分析报告”电子邮件。打开它即可查看结构化 HTML 报告，其中汇总了过去 10 天内发布的评价，并突出显示反复出现的正面和负面主题。
大功告成！Workato 配方运行得非常顺畅。
结论
在本文中，你学习了如何使用 Bright Data 的爬虫 API 从网站获取实时结构化数据，并在自动化 Workato 配方中使用 OpenAI 处理这些数据。
此处演示的 AI 工作流可以轻松扩展至其他 Bright Data API，以实现编程式网页抓取、搜索、数据源检索等功能。要构建更高级的管道，请探索 Bright Data 全套适用于 AI 的 API。
立即免费创建 Bright Data 账户，开始将企业级网页数据 API 集成到你的 AI 工作流中！
技术写作
5.5 years experience
Antonello是一名软件工程师，但他更喜欢称自己为技术传教士。通过写作传播知识是他的使命。
