文字搜索和图片搜索实现的逻辑是什么？【杭州多测师_王sir】

 

淘宝的搜索功能，比如文字搜索和图片搜索实现的逻辑是什么？需要经过哪些域和调用哪些接口？
文字搜索功能实现逻辑
1. 搜索流程概览
用户输入关键词 → 前端 → 搜索网关 → 搜索引擎 → 商品库 → 排序服务 → 返回商品列表
2. 涉及的关键域
| 域名称        | 作用说明                   |
| ---------- | ---------------------- |
| **前端层**    | 接收用户输入，调用搜索API         |
| **API网关层** | 路由、鉴权、限流（如Kong）        |
| **搜索引擎域**  | 倒排索引、分词、语义理解（MMSU 3.0） |
| **商品中心**   | 商品信息、库存、价格、SKU         |
| **排序服务**   | 综合排序模型（销量、转化率、用户偏好）    |
| **用户画像域**  | 提供个性化推荐权重              |
3. 核心接口调用
| 接口名                   | 功能说明                 |
| --------------------- | -------------------- |
| `taobao.items.search` | 关键词搜索商品列表，支持分页、筛选、排序 |
| `taobao.item_get`     | 获取商品详情（用于跳转商品页）      |
| `taobao.user.profile` | 获取用户画像（用于个性化排序）      |

 

二、图片搜索（拍立淘）功能实现逻辑
1. 搜索流程概览
用户上传图片 → 图片预处理 → CNN特征提取 → ANN向量检索 → 商品匹配 → 排序 → 返回结果
2. 涉及的关键域
| 域名称       | 作用说明                            |
| --------- | ------------------------------- |
| **前端层**   | 上传图片（Base64或URL）                |
| **图像处理域** | 图片压缩、去噪、标准化                     |
| **模型推理域** | CNN模型（如ResNet）提取图像特征向量          |
| **向量检索域** | 使用ANN（如FAISS、Milvus）进行亿级图片相似度匹配 |
| **商品中心**  | 获取匹配商品的结构化信息                    |
| **排序服务**  | 综合图像相似度、销量、价格等维度排序              |
3. 核心接口调用
| 接口名                      | 功能说明                   |
| ------------------------ | ---------------------- |
| `taobao.item.search.img` | 图片搜索主接口，支持Base64或URL   |
| `taobao.upload_img`      | 上传外部图片到淘宝CDN，获取合法imgid |
| `taobao.item_get`        | 获取匹配商品详情               |
| `taobao.search.filter`   | 对结果进行二次筛选（价格、类目、品牌）    |
三、调用链路示例（图片搜索）
# 示例：调用图片搜索接口（简化版）

import requests, base64, hashlib, time

def taobao_image_search(app_key, app_secret, image_path):
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

    params = {
        'method': 'taobao.item.search.img',
        'app_key': app_key,
        'image': image_data,
        'timestamp': time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
        'format': 'json',
        'v': '2.0',
        'sign_method': 'md5',
    }

    # 生成签名
    sign_str = app_secret + ''.join([f'{k}{v}' for k, v in sorted(params.items())]) + app_secret
    params['sign'] = hashlib.md5(sign_str.encode()).hexdigest().upper()

    return requests.get('https://eco.taobao.com/router/rest', params=params).json()

 

四、总结：文字 vs 图片搜索对比
| 维度    | 文字搜索                | 图片搜索（拍立淘）              |
| ----- | ------------------- | ---------------------- |
| 输入形式  | 关键词                 | 图片（Base64或URL）         |
| 核心模型  | NLP语义理解 + 倒排索引      | CNN特征提取 + ANN向量检索      |
| 主要接口  | taobao.items.search | taobao.item.search.img |
| 额外依赖  | 用户画像、分词词典           | 图像预处理、CDN上传、向量库        |
| 个性化因素 | 搜索历史、偏好词            | 图像风格、类目偏好              |

如需对接这些接口，你需要：
注册淘宝开放平台账号；
创建应用，申请 taobao.items.search 和 taobao.item.search.img 权限
获取 AppKey 和 AppSecret，并进行签名鉴权。