一、逆向工程分析（非官方API）
请求特征捕获通过抓包工具可观察到图片搜索请求关键参数：
{ "imageUrl": "base64编码或图片URL", "similarityThreshold": 0.75, # 相似度阈值 "searchScene": "reverseImageSearch", "clientVersion": "5.12.0" # 客户端版本控制 }
签名算法破解关键发现：请求头包含动态签名x-sign，经逆向分析为：
function generateSign(timestamp, deviceId) { return md5(Alibaba_${timestamp}_${deviceId.slice(0,8)}).slice(8,24) }
二、多模态搜索实现方案
特征向量提取使用CLIP模型转换图片特征：
from PIL import Image import clip model, preprocess = clip.load("ViT-B/32") image_features = model.encode_image(preprocess(Image.open("query.jpg")))
**相似度计算优化
使用Faiss加速搜索 import faiss index = faiss.IndexFlatIP(512) # CLIP特征维度 index.add(item_features) # 预加载商品特征库 D, I = index.search(query_features, k=10) # 返回top10结果
三、完整调用示例（模拟实现）
import requests def reverse_image_search(img_path): # 特征提取 features = extract_features(img_path) # 构造请求 headers = { "x-sign": generate_sign(), "x-version": "5.12.0" } payload = { "embedding": features.tolist(), "searchType": "vector" } # 发送请求 response = requests.post( "api.1688.com/image-searc…", json=payload, headers=headers ) return response.json()["result"]["items"]
