Mira: eine KI-Bibliothek von Intelligenzen, die die Recherche und Analyse von Unternehmen automatisiert

Mira ist eine Sammlung intelligenter künstlicher Intelligenzen, die sich der automatischen Unternehmensrecherche widmet. Der Nutzer muss lediglich die URL der Unternehmenswebsite angeben, und Mira startet ein System aus mehreren spezialisierten KI-Intelligenzen, die zusammenarbeiten. Diese Intelligenzen sind für die Entdeckung und das Crawlen von Unternehmenswebseiten, die Analyse von öffentlichen LinkedIn-Profilen und die Integration von Google-Suchergebnissen zuständig. Sie extrahieren automatisch die wichtigsten Fakten, überprüfen externe Quellen und erstellen schließlich ein strukturiertes Unternehmensprofil. Das Herzstück von Mira ist eine Framework-unabhängige Bibliothek, die als npm-Paket einfach in bestehende Anwendungen, Datenpipelines oder benutzerdefinierte Workflows integriert werden kann. Um das Verständnis und die Nutzung zu erleichtern, bietet das Projekt auch eine Next.js-Frontend-Anwendung als Beispiel für eine Benutzeroberfläche.

Funktionsliste

• Multi-intelligente Körperarchitektur (MIBA)Das System enthält mehrere spezialisierte Intelligenzen, die die Suche nach Unternehmensinformationen, das Crawlen von Intranetseiten, die Sammlung von Collage-Daten, die Google-Suche und die umfassende Analyse übernehmen und schließlich die Ergebnisse zu einem einheitlichen Unternehmensporträt zusammenführen.
• Flexibel und anpassbarBenutzer können das Verhalten der Intelligenzen, die zu erfassenden Datenpunkte und die Prompts leicht ändern, um sie an spezifische Arbeitsabläufe oder Forschungsanforderungen anzupassen.
• Fortschrittsereignisse in EchtzeitWährend der Ausführung einer Forschungsaufgabe gibt das System strukturierte Ereignisse aus, die es dem Benutzer ermöglichen, den Fortschritt der Aufgabe in Echtzeit zu verfolgen und anzuzeigen.
• Konfidenzwerte und QuellenzuordnungJede extrahierte Information enthält einen Vertrauenswert und ist klar mit ihrer Quelle gekennzeichnet, um die Transparenz der Ergebnisse zu gewährleisten.
• Unternehmen Standard MatchUnterstützung bei der Bewertung von Zielunternehmen anhand benutzerdefinierter Kriterien, mit Übereinstimmungsbewertungen und detaillierten Begründungen für Analysen.
• Integrierter DatenerfassungsdienstIntegrierte Dienste für Web-Crawling, Google-Suchen, Datenerfassung von Collabs und sogar für die Automatisierung von Cookie-Zustimmungsbannern.
• Integrierte Harmonisierung von GeschäftsprozessenDas System ist in der Lage, die Aufgaben der einzelnen Intelligenzen automatisch zu koordinieren, Ergebnisse zusammenzuführen und alle Datenquellen auf einheitliche Weise zu verwalten.
• Zusammensetzbare KernbibliothekenDie Kernbibliotheken sind Framework-agnostisch und können als npm-Pakete für die einfache Verwendung in jedem Node.js- oder TypeScript-Projekt verteilt werden.
• Beispiel einer Front-End-SchnittstelleDas Projekt bietet eine Beispiel-Website auf der Basis von Next.js, die zeigt, wie man die Kernbibliothek aufruft und eine einfache Schnittstelle für die Durchführung von Studien und die Anzeige von Ergebnissen bietet.

Hilfe verwenden

Im Kern ist Mira eine leistungsfähige Bibliothek, aber das Projekt bietet auch eine vollständige Front-End-Anwendung, die Sie einfach in Ihrer lokalen Umgebung ausführen und testen können. Sie können Mira auf zwei Arten verwenden.

1. die vollständige Anwendung mit der Front-End-Schnittstelle lokal ausführen

Dieser Ansatz eignet sich am besten für Entwickler, die einen schnellen Eindruck von den Funktionen von Mira gewinnen wollen.

Anforderungen an die Umwelt:

• Node.js (Version 18 oder höher)
• npm (normalerweise mit Node.js installiert)
• OpenAI API-Schlüssel
• ScrapingBee API-Schlüssel

Installationsschritte:

1. Code-Repository klonen
   Verwenden Sie zunächst diegitKlonen Sie den Code des Projekts auf Ihren lokalen Computer:

   git clone https://github.com/dimimikadze/mira.git
   

2. Wechseln Sie in das Projektverzeichnis und installieren Sie die Abhängigkeiten
   Gehen Sie zu dem Ordner, den Sie gerade geklont haben, und verwenden SienpmInstallieren Sie alle für das Projekt erforderlichen Abhängigkeitspakete.

   cd mira
   npm install
   

3. Umgebungsvariablen konfigurieren
   Sensible Informationen wie API-Schlüssel müssen über Umgebungsvariablen konfiguriert werden. Sie müssen eine.env.localDatei. Diese Datei befindet sich im Verzeichnispackages/mira-frontend/Katalog.
   Sie können sie schnell erstellen und bearbeiten, indem Sie den folgenden Befehl im Stammverzeichnis des Projekts ausführen:

   # 注意：请在项目根目录（mira/）下执行此命令
   touch packages/mira-frontend/.env.local
   

   Öffnen Sie dann diese Datei mit einem Code-Editor und geben Sie Ihren API-Schlüssel in folgendem Format ein:

   OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
   SCRAPING_BEE_API_KEY=xxxx
   

   bitte angebensk-xxxxim Gesang antwortenxxxxErsetzen Sie den Schlüssel durch Ihren eigenen.

4. Ausführen von Front-End-Anwendungen
   Führen Sie nach Abschluss der obigen Schritte den folgenden Befehl aus, um den Entwicklungsserver zu starten:

   npm run dev:mira-frontend
   

   Nach erfolgreichem Start zeigt das Terminal eine lokale URL an (normalerweise diehttp://localhost:3000). Öffnen Sie diese URL in Ihrem Browser und Sie können die Mira-Oberfläche sehen und loslegen.

2. als NPM-Pakete in Ihrem Projekt

Wenn Sie die automatisierten Recherchefunktionen von Mira in Ihre eigenen Anwendungen integrieren möchten, können Sie es direkt als npm-Paket verwenden.

Montage:
Installieren Sie es in Ihrem Node.js- oder TypeScript-Projekt mit folgendem Befehlmira-aiKernbibliothek: "`bash
npm mira-ai installieren

**使用方法**:
安装后，你可以在你的代码中导入`researchCompany`函数来调用Mira的核心功能。下面是一个基本的使用示例：
```javascript
import { researchCompany } from "mira-ai";
async function runResearch() {
// 配置API密钥
const config = {
apiKeys: {
openaiApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
scrapingBeeApiKey: process.env.SCRAPING_BEE_API_KEY,
},
};
// 定义研究参数和回调函数
const options = {
// 你可以提供一个自定义的公司标准，让AI进行评估
companyCriteria: "B2B SaaS领域的公司，且员工人数超过50人",
// onProgress是一个回调函数，用于接收实时进度更新
onProgress: (event) => {
console.log("实时进度事件:", event);
},
};
try {
// 调用函数，传入公司网址、配置和选项
const result = await researchCompany("https://www.example.com", config, options);
// 打印最终的研究结果
console.log(result);
} catch (error) {
console.error("研究过程中发生错误:", error);
}
}
// 确保在运行前已设置好环境变量 OPENAI_API_KEY 和 SCRAPING_BEE_API_KEY
runResearch();

In diesem Beispiel ist dieresearchCompanyDie Funktion nimmt drei Argumente entgegen: die URL des Unternehmens, ein Konfigurationsobjekt, das den API-Schlüssel enthält, und ein optionales Argumentobjekt. Das Konfigurationsobjekt wird über die FunktiononProgressCallbacks können Sie eine Echtzeit-Benutzeroberfläche erstellen, um den Fortschritt der Recherche anzuzeigen.

Anwendungsszenario

1. Verkaufsteam
   Vertriebsteams können Mira nutzen, um den Lead-Generierungsprozess zu automatisieren. Sie können ideale Kundenprofile als Screening-Kriterien definieren und eine große Anzahl von Unternehmen im Batch-Verfahren recherchieren, um eine sehr genaue Liste von Zielkunden zu erstellen. Detaillierte Unternehmensinformationen im Forschungsbericht, wie z. B. Technologie-Stack, aktuelle Nachrichten oder Finanzierung, können Vertriebsmitarbeitern helfen, hochgradig personalisierte Outreach-Kampagnen durchzuführen, die die Konversionsraten erheblich steigern können.
2. Investor
   Investoren, insbesondere Risikokapitalgeber, müssen täglich eine große Anzahl von Start-ups prüfen, und Mira kann ihnen dabei helfen, die Fundamentaldaten einer Reihe von Unternehmen schnell zu bewerten. Investoren können ihre eigenen Investitionskriterien festlegen (z. B. Branche, Unternehmensgröße, Gründerhintergrund usw.) und Mira das erste Screening und die Recherche einer Liste von Zielunternehmen überlassen, damit sie ihre Bemühungen auf die vielversprechendsten Investitionsmöglichkeiten konzentrieren können.
3. Kommissar für Personalbeschaffung
   Personalvermittler können mit Mira eine Liste von Zielunternehmen erstellen, um Kandidaten genauer zu finden. Durch das Setzen spezifischer Filter, wie z. B. "Unternehmen, die Rust als primäre Entwicklungssprache verwenden", können Recruiter Unternehmen identifizieren, die die Anforderungen erfüllen, und ihre Recruiting-Strategie auf der Grundlage der Unternehmensdetails anpassen, um die richtigen Talente effektiver zu gewinnen.
4. Marktforscher
   Mira stellt sicher, dass alle erstellten Unternehmensprofile einem einheitlichen Format und einer einheitlichen Datenstruktur folgen, was die Konsistenz und Vergleichbarkeit der Daten erheblich verbessert. Forscher können mehrere Unternehmen innerhalb einer Branche gleichzeitig bearbeiten und die Ergebnisse dann in einer einheitlichen Ansicht überprüfen und analysieren, was viel Zeit bei der manuellen Erfassung und Zusammenstellung von Daten spart.

QA

1. Was ist Mira? Wie unterscheidet es sich von einem normalen Chatbot?
   Mira ist eine KI-Bibliothek mit intelligenten Körpern, die zur Automatisierung der Unternehmensforschung eingesetzt wird. Es handelt sich nicht um einen Chatbot, der passiv Fragen beantwortet, sondern um ein System mehrerer KI-Intelligenzen, die aktiv zusammenarbeiten. Sie geben ihm eine Unternehmens-URL, und er geht aktiv auf mehrere Kanäle wie die Website des Unternehmens, Collab und die Google-Suche, um Informationen zu sammeln und zusammenzustellen und schließlich einen strukturierten Unternehmensbericht zu erstellen.
2. Welche API-Schlüssel sind für die Nutzung von Mira erforderlich?
   Mira benötigt zwei API-Schlüssel für externe Dienste, um ordnungsgemäß zu funktionieren: einenOPENAI_API_KEYder die Denk- und Koordinierungsfähigkeiten der KI-Intelligenzen steuert; der andere ist dieSCRAPING_BEE_API_KEYdie zur Durchführung von Web-Crawls und Google-Suchen verwendet wird, um zu vermeiden, dass die Website blockiert wird.
3. Kann ich selbst bestimmen, welche Informationen Mira sammelt?
   Ja. Mira ist flexibel gestaltet, so dass die Benutzer die Intelligenzen, die zu erfassenden Datenpunkte und die Aufforderungen (Prompts) für die Analyse der Fragen leicht anpassen können. Sie können den Arbeitsablauf und die Ergebnisse an Ihre spezifischen Forschungsbedürfnisse anpassen.
4. Kann Mira in mein bestehendes Customer Relationship Management (CRM) System integriert werden?
   Mira ist im Kern eine eigenständige Bibliothek, die über API-Aufrufe leicht in jedes externe System integriert werden kann, einschließlich CRMs, Datenanalyseplattformen oder interne Workflows. Auf diese Weise können Sie die von Mira erstellten Forschungsberichte automatisch in Ihr CRM-System einspeisen und den Vertriebsleads umfangreiche kontextbezogene Informationen hinzufügen.