文本生成AI+图像识别：电商详情页信息提取实战

行业问题：传统采集难以应对“图文视频化”的电商信息

在电商平台不断“视频化”的趋势下，传统的网页采集手段正逐渐失效。以抖音为例，商品信息已不仅限于图文详情，而是通过短视频、图像混排、语音解说等形式呈现。商品的名称、优惠、亮点等信息高度非结构化，爬虫抓到的只是HTML结构，并不能“读懂”这些页面的真实内容。

尤其对于想做商品库构建、优惠提取、内容归类等任务的开发者来说，如何从视觉元素和自然语言中提取有效数据，已成为一个核心问题。

技术灵感：结合语言模型与视觉处理，走出传统路径

与其继续在DOM结构中死磕，不如换一种思路。我们是否可以借助文本生成类语言模型和图像识别技术，实现“读图识物+自动归纳”这一组合策略？

比如，通过关键词搜索商品视频，获取商品封面图，进行商品类型判断；再通过视频标题、描述或语音生成统一风格的商品介绍。这样既能规避页面结构复杂性，又能获得相对真实的电商内容信息。

这个思路的关键在于：图像用于理解产品类别，文本生成用于统一表达商品核心信息，两者组合可以弥补各自的短板。

实现方式：基于抖音搜索的商品内容抓取与处理流程

我们以“夏季女装”作为示例关键词，在抖音平台上进行搜索，目标包括：

• 提取视频的封面图
• 获取视频中出现的商品描述信息
• 利用图像保存和AI语言模型对标题进行摘要，形成统一风格的商品介绍
• 全部过程使用爬虫代理IP技术，防止被平台限制

其中，图像部分可做进一步分类（如衣服、鞋包、美妆等），文本部分可使用生成模型归纳总结核心卖点。整个流程体现“结构化提取+语义生成”的理念。

实验代码：信息抓取 + AI生成 + 图像存储

下面这段代码展示了完整实现逻辑，包含爬虫代理IP接入、用户模拟设置、搜索接口抓取、图像下载与AI生成。

环境准备

pip install requests pillow transformers torchaudio torchvision

代码实现

import requests
import os
import time
from PIL import Image
from io import BytesIO
from transformers import pipeline

# 设置爬虫代理IP（参考亿牛云爬虫代理示例 www.16yun.cn）
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "31000"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

proxies = {
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}

# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0 Safari/537.36",
    "cookie": "your_cookie_here"
}

# 关键词搜索抖音商品视频
def search_douyin(keyword):
    search_url = f"https://www.douyin.com/aweme/v1/web/general/search/single/?keyword={keyword}&count=5&offset=0&source=channel_search"
    response = requests.get(search_url, headers=headers, proxies=proxies)
    data = response.json()
    results = []

    for item in data.get('data', []):
        if 'aweme_info' in item:
            aweme = item['aweme_info']
            title = aweme.get('desc', '')
            image_url = aweme.get('video', {}).get('cover', {}).get('url_list', [''])[0]
            results.append({'title': title, 'img_url': image_url})
    return results

# 下载并保存图片
def save_image(url, save_dir="images", filename=None):
    os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
    image = Image.open(BytesIO(response.content))
    filename = filename or str(int(time.time())) + ".jpg"
    image_path = os.path.join(save_dir, filename)
    image.save(image_path)
    return image_path

# 使用语言模型生成商品简介
def generate_description(title):
    summarizer = pipeline("text-generation", model="gpt2")
    prompt = f"为以下商品生成一句简洁的电商介绍：{title}。"
    summary = summarizer(prompt, max_length=30, num_return_sequences=1)
    return summary[0]['generated_text']

# 主流程入口
def main():
    keyword = "夏季女装"
    products = search_douyin(keyword)

    for idx, product in enumerate(products):
        print(f"标题：{product['title']}")
        img_path = save_image(product['img_url'], filename=f"{idx}.jpg")
        desc = generate_description(product['title'])
        print(f"AI生成介绍：{desc}")
        print(f"图片保存路径：{img_path}\n")

if __name__ == "__main__":
    main()

潜在价值：不仅仅是“抓数据”，而是“理解商品”

这套方案最大的意义，在于将信息提取的思路从“爬取结构”转向“理解内容”。尤其是：

• 自动化提炼商品亮点、优惠方式，适合做推荐系统前置处理
• 图像保存结合图像识别，可构建商品分类库
• 生成的商品简介具备统一风格，便于内容归档和二次传播

对于内容电商平台的第三方工具开发、监测类应用、选品助手等都有极大参考价值。

写在最后

本项目展示了文本生成AI与图像处理技术结合的可行性。它不是一个采集脚本那么简单，而是一种新型“数据理解+表达”技术路径的原型。它也许还不够完美，但无疑给出了一个新的答案——如何真正“看懂”视频化电商内容。