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}",