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一、逆向工程分析（非官方API）
請求特征捕獲通過抓包工具可觀察到圖片搜索請求關鍵參數(shù)：
{ "imageUrl": "base64編碼或圖片URL", "similarityThreshold": 0.75, # 相似度閾值 "searchScene": "reverseImageSearch", "clientVersion": "5.12.0" # 客戶端版本控制 }
簽名算法破解關鍵發(fā)現(xiàn)：請求頭包含動態(tài)簽名x-sign，經(jīng)逆向分析為：
function generateSign(timestamp, deviceId) { return md5(`Alibaba_${timestamp}_${deviceId.slice(0,8)}`).slice(8,24) }
二、多模態(tài)搜索實現(xiàn)方案
特征向量提取使用CLIP模型轉(zhuǎn)換圖片特征：
from PIL import Image import clip model, preprocess = clip.load("ViT-B/32") image_features = model.encode_image(preprocess(Image.open("query.jpg")))
**相似度計算優(yōu)化
# 使用Faiss加速搜索 import faiss index = faiss.IndexFlatIP(512) # CLIP特征維度 index.add(item_features) # 預加載商品特征庫 D, I = index.search(query_features, k=10) # 返回top10結果
三、完整調(diào)用示例（模擬實現(xiàn)）
import requests def reverse_image_search(img_path): # 特征提取 features = extract_features(img_path) # 構造請求 headers = { "x-sign": generate_sign(), "x-version": "5.12.0" } payload = { "embedding": features.tolist(), "searchType": "vector" } # 發(fā)送請求 response = requests.post( "https://api.1688.com/image-search/v1/search", json=payload, headers=headers ) return response.json()["result"]["items"]????
