"图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法，用户可以通过上传一张图片，搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。这种搜索方式不需要用户输入文字，而是通过比较图片的视觉信息来找到相似或相关的图片。这项技术在许多不同的应用中都很有用，如找到相同或相似的图片，寻找图片的来源，或者识别图片中的物体等等。

图像搜索的技术基础主要包括图像处理和机器学习等方面。通过图像处理，可以提取图像的特征（如颜色、形状、纹理等），然后通过机器学习模型比较这些特征来寻找相似的图片。近年来，深度学习也在图像搜索中发挥了重要作用，使得搜索结果更加精确和高效。

举例：谷歌“按图搜索”、百度识图。

图像搜索和传统的文本搜索都有它们各自的优点和适用场合。以下是一些使用图像搜索的原因：

如果你有一张图片，想找到类似的图片，或者找到这张图片的其他版本（如不同的分辨率或是否有水印等），图像搜索是最直接的方法。

如果你找到一张你喜欢的图片，但不知道它来自哪里，图像搜索可以帮你找到它的原始来源，比如说是来自哪个网站或者是谁拍摄的。

图像搜索也可以帮助你识别图片中的物体或人物。比如说，你有一张含有未知物体的图片，你可以通过图像搜索来识别它是什么。

有时候，你可能无法用文字准确描述你要搜索的内容，或者你不知道它的正确名称。在这种情况下，图像搜索可以帮助你找到你需要的信息，不需要考虑语言和文化的差异。

举个例子：小区里带孩子玩，遇到一个虫子，小朋友们都围过去，好奇的小朋友就问到“这个虫子叫什么名字？”家长们也都不知道，有点像小时候见过的豆虫，但又不完全一样，最终借助“百度识图”搞定答案。

总的来说，图像搜索是一个非常有用的工具，能够补充和增强传统的文本搜索。不过，它也并不是万能的，有时候还是需要配合文本搜索一起使用才能得到最好的搜索结果。

从宏观角度，类似把“大象放冰箱”的几个大步骤，Elasticsearch 8.X 要实现图搜图需要两个核心步骤：

步骤1：特征提取

使用图像处理和机器学习的方法（如卷积神经网络）来提取图像的特征。这些特征通常会被编码为一个向量，可以用来衡量图像的相似度。有一些开源的工具库可以用于图像特征提取，部分举例如下：

这些库都为图像特征提取提供了大量的工具和函数，可以帮助开发者快速地实现图像特征提取。需要注意的是，不同的特征提取方法可能适用于不同的任务，选择何种方法取决于特定的应用需求。

步骤2：索引和搜索

将提取出来的特征向量存储在Elasticsearch中，然后利用Elasticsearch的搜索能力来找出相似的图像。Elasticsearch的向量数据类型可以用来存储向量，而script_score查询可以用来计算相似度。

sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI的CLIP-ViT-B32模型的多语言版本。

该模型可以将文本（50多种语言）和图像映射到一个公共的密集向量空间中，使得图像和匹配的文本紧密相连。这个模型可以用于图像搜索（用户通过大量的图像进行搜索）和多语言的图像分类（图像标签被定义为文本）。

模型地址：https://huggingface.co/sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1

如下的函数能将已有数据集图片生成向量。

model.encode(image)

生成的向量参考如下：

POST my-image-embeddings/_search{  "knn"           : {  "field"         : "image_embedding",  "k"             : 5,  "num_candidates": 10,  "query_vector"  : [      -0.7245588302612305,      0.018258392810821533,      -0.14531010389328003,      -0.08420199155807495,     .....省略.......    ]  },  "fields": [    "image_id",    "image_name",    "relative_path"  ]}

如上搜索请求使用了Elasticsearch的k-NN (k-最近邻) 插件来查找与query_vector最接近的图像。

具体的参数含义如下：

总结一下，图搜图功能的实现重点在于两个关键的组件：Elasticsearch和预训练模型 sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1。

Elasticsearch，作为一个基于Lucene的搜索服务器，为分布式多用户全文搜索提供了一个基于RESTful web接口的平台。另一方面，sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1，这个预训练模型，基于OpenAI的CLIP模型，可以生成文本和图像的向量表示，这对于比较文本和图像的相似性至关重要。

在具体实现过程中，每个图像的特征都由预训练模型提取，得到的向量可以视作图像的数学表示。这些向量将存储在Elasticsearch中，为图搜图功能提供了一个高效的最近邻搜索机制。当有新的图像上传进行搜索时，同样使用预训练模型提取特征，得到向量，并与Elasticsearch中存储的图像向量进行比较，以找出最相似的图像。

整个过程体现了预训练模型在图像特征提取中的重要作用，以及Elasticsearch在进行高效最近邻搜索中的强大能力。两者的结合为图搜图功能的实现提供了一个可靠的技术支持。