Python-远程-1个月

项目编号：【186533】
项目需求文档：商品数据整合与以图搜图系统开发
一、项目名称：
商品数据整合与以图搜图系统开发

二、项目背景：
为实现商品数据的高效管理和智能化查询，需将聚水潭ERP系统中的商品资料（SKU、价格、库存等），以及各电商平台（淘宝、京东、拼多多等）的商品链接、图片、视频等数据统一采集并存储至数据库，同时开发“以图搜图”功能，支持通过上传图片快速检索相似商品信息。
三、项目目标：
1. 完成多源数据采集与整合。
2. 构建稳定、可扩展的数据库系统。
3. 实现高精度的以图搜图功能。
4. 提供数据管理后台和API接口。
四、功能需求：
（一）数据采集与同步
1. 聚水潭数据接入：
○ 调用聚水潭开放API（如商品资料、库存、订单等接口），实现定时增量同步。
○ 数据清洗、转换后存储至主数据库。
2. 电商平台数据采集：
○ 对接主流电商平台（淘宝、京东、拼多多等）官方API或第三方聚合API（如推荐使用聚水潭开放平台、万里牛等），同步商品链接、图片、视频链接等数据。
○ 支持手动补充无法通过API获取的数据。
3. 数据同步策略：
○ 支持全量/增量同步，可配置同步频率（如每日、每小时）。
○ 异常数据处理机制（如同步失败重试、日志记录）。
（二）数据库设计与存储
1. 主数据库（结构化数据）：
○ 使用MySQL或PostgreSQL，存储商品基础信息（SKU、名称、价格、库存、电商平台链接等）。
2. 对象存储（非结构化数据）：
○ 使用阿里云OSS、腾讯云COS等对象存储服务，存储商品图片、视频文件，数据库仅保存文件访问URL。
3. 向量数据库（以图搜图）：
○ 使用支持向量检索的数据库（如阿里云PolarDB for AI、OceanBase Cloud、Milvus等），存储图片的特征向量，支持高维向量相似度检索。
（三）以图搜图功能
1. 功能流程：
○ 用户通过手机/电脑上传图片。
○ 系统调用AI模型（如PolarDB内置的polar4ai_image2vec或其他开源模型）提取图片特征向量。
○ 向量数据库检索相似向量，返回Top N结果（按相似度排序）。
○ 关联主数据库，获取商品详细信息（名称、链接、视频等）并展示。
2. 性能指标：
○ 搜索响应时间：≤1秒（百万级数据量）。
○ 搜索精度：相似度阈值可配置（如≥80%）。
（四）系统管理后台
1. 数据管理：支持商品数据增删改查、数据同步任务管理、异常数据查看。
2. 权限管理：用户角色划分及权限控制。
3. 日志记录：操作日志、同步日志、错误日志查询与导出。
（五）API接口
提供标准RESTful API，支持第三方系统调用数据查询、以图搜图等功能。
五、技术架构要求：
1. 后端框架：推荐Java（Spring Boot）或Python（Django/Flask）。
2. 数据库：MySQL/PostgreSQL（主库）、对象存储、向量数据库。
3. AI模型：集成成熟图像向量化模型，支持私有化部署。
4. 部署环境：支持Docker容器化部署，适配公有云/私有化环境。
六、交付物：
1. 可运行的系统程序包（Docker镜像或源码）。
2. 数据库表结构设计文档。
3. API接口文档（含调用示例）。
4. 系统部署与维护手册。
5. 测试报告（功能测试、性能测试）。
七、验收标准：
1. 完成所有功能需求，通过功能测试用例。
2. 以图搜图功能精度达标（提供测试集验证报告）。
3. 系统运行稳定，无明显性能瓶颈。
4. 交付完整文档及可运行代码。

AI写的大概，实际沟通后确定开发流程和定价