接口与鉴权机制
广州智能云相册API旨在为开发者提供高效、稳定的照片存储、管理及智能检索服务，所有API请求均需通过HTTPS协议进行，以确保数据传输的安全性，在调用任何接口之前，必须完成身份鉴权，鉴权主要依赖于Access Key ID和Access Key Secret，通常通过签名算法（如HMAC-SHA256）将请求参数、时间戳及随机数进行加密生成签名串，并附加在请求头或查询参数中，每次请求的时间戳与服务器时间偏差不得超过5分钟，否则请求将被拒绝。
| 参数名称 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| AccessKeyId | String | 是 | 用户唯一标识，用于识别调用者身份 |
| Signature | String | 是 | 请求签名，防止请求被篡改 |
| Timestamp | Long | 是 | 请求发送的时间戳（毫秒级） |
| SignatureMethod | String | 是 | 签名算法，目前仅支持HMAC-SHA256 |
| SignatureVersion | String | 是 | 签名版本，固定为1.0 |
相册管理接口
相册管理模块允许用户创建、删除及查询个人相册，创建相册时，需指定相册名称及可选的描述信息，系统会自动为每个相册分配唯一的album_id，查询相册列表时，支持分页参数page和page_size，默认每页返回10条记录，删除相册操作为高危操作，执行前需确认该相册下无照片或已备份，且该操作不可逆。
创建相册请求示例：
POST /api/v1/albums/create
{
"name": "旅行记忆",
"description": "2023年夏季旅行照片"
}
创建相册响应示例：
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"album_id": "alb_8f7d6e5c4b3a2910",
"name": "旅行记忆",
"created_at": 1698765432000
}
}
照片上传与元数据
照片上传采用分片上传机制以支持大文件处理,对于小于100MB的照片，可使用单接口上传；超过此限制则需先初始化分片，再逐个上传分片，最后合并分片，上传成功后，系统会自动提取照片的EXIF信息（如拍摄时间、GPS位置、相机型号等），开发者可通过API获取这些元数据，用于后续的智能分类或时间线展示，若需自定义标签，可在上传时通过tags参数传入，系统会将这些标签与智能识别标签合并存储。
| 字段名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| file_id | String | 照片唯一标识符，上传成功后返回 |
| album_id | String | 所属相册ID |
| size | Long | 文件大小（字节） |
| width | Int | 图片宽度（像素） |
| height | Int | 图片高度（像素） |
| format | String | 图片格式，如JPEG、PNG、HEIC |
| upload_time | Long | 上传时间戳 |
智能检索与搜索
智能检索功能基于深度学习模型,支持以图搜图、语义搜索及属性过滤，开发者可以上传一张参考图片，系统将返回相似度最高的前N张照片，支持通过自然语言描述进行检索，穿红衣服的女孩在海边”，系统会自动解析语义并匹配相关照片，检索结果支持按相似度、上传时间或拍摄时间排序，为了优化性能，建议在使用智能检索前，先通过album_id或date_range缩小搜索范围。
语义搜索请求示例：
POST /api/v1/search/smart
{
"query": "夕阳下的城市天际线",
"album_id": "alb_8f7d6e5c4b3a2910",
"limit": 10,
"sort_by": "relevance"
}
错误码规范
API调用过程中可能遇到各种错误,所有错误均通过HTTP状态码及返回体中的code字段标识，常见的错误码包括：
| HTTP状态码 | 错误码 | 描述 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 400 | 40001 | 参数缺失或格式错误 | 检查请求参数是否符合文档要求 |
| 401 | 40101 | 鉴权失败 | 检查AccessKeyId、Signature及Timestamp |
| 403 | 40301 | 权限不足 | 确认用户是否有操作该相册或照片的权限 |
| 404 | 40401 | 资源不存在 | 检查album_id或file_id是否正确 |
| 429 | 42901 | 请求频率超限 | 降低请求频率或申请提高配额 |
| 500 | 50001 | 服务器内部错误 | 稍后重试，若持续发生请联系技术支持 |
相关问题与解答
在批量上传大量照片时，如何避免触发频率限制并提高上传效率？
解答：
为避免触发频率限制（429错误），建议采取以下策略：
- 并发控制：不要同时发起超过5-10个并发请求，可以使用线程池或异步任务队列，限制同时进行的上传任务数量。
- 断点续传：利用分片上传机制，如果某次上传中断，可以从失败的分片继续，而不是重新上传整个文件，这能显著减少网络重传带来的延迟和请求次数。
- 错峰上传：如果业务允许，可以将非紧急的批量上传任务安排在服务器负载较低的时段（如凌晨）进行。
- 预检查：在上传前，先通过API检查文件是否已存在（基于文件哈希值比对），避免重复上传相同文件，节省带宽和请求配额。
智能检索返回的结果中，如何区分“语义匹配”和“视觉相似”的结果？
解答：
目前的智能检索接口通常不直接返回匹配类型的字段，但开发者可以通过以下逻辑进行区分和处理：
- 分析查询类型：如果用户输入的是自然语言（如“猫”、“生日派对”），系统主要依赖语义模型，结果偏向于内容语义匹配；如果用户上传的是图片，系统主要依赖视觉特征向量，结果偏向于视觉相似。
- 查看相似度分数分布：语义匹配的分数分布可能较为分散，而视觉相似的分数通常集中在较高区间，可以通过分析返回结果的
similarity_score分布来辅助判断。 - 结合元数据过滤：在获取结果后，开发者可以结合照片的EXIF信息（如拍摄地点、时间、标签）进行二次筛选，语义搜索“海边”的照片，可能包含不同季节、不同相机的照片，而视觉搜索“海边”则可能只包含颜色、构图相似的照片。
- API扩展字段：关注API文档更新，部分版本可能在返回结果中增加
match_type字段（如semantic或visual），以便开发者更精确地处理结果，建议定期检查官方文档以获取最新字段说明。
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