基于es7.2版本 完成以图搜图功能
底库数量200来万，不需要准实时查询出来。
向量浮点数组已经有了。
需要提供es 查询语句 和java api。
注:7.2版本和7.3+的版本不太一样 本次需要的是7.2版本的
参考Elasticsearch中实施图像相似度搜索 https://www.elastic.co/cn/blog/implement-image-similarity-search-elastic
基于new bing部分指引作答：
要实现以图搜图的功能，您可以使用Elasticsearch的插件或库来实现。在ES 7.2版本中，可以使用以下步骤完成基于图像的搜索：
1、准备图像数据：将您的底库中的图像数据准备好，并将其存储在Elasticsearch中。您可以使用二进制字段或将图像转换为Base64编码的字符串存储。
2、安装插件或库：根据您选择的插件或库，安装相应的插件或库。这些插件或库可以提供图像处理和搜索的功能。
3、创建索引：在Elasticsearch中创建索引以存储图像数据。您可以定义索引的字段和映射，确保适合存储图像数据。
4、将图像数据导入索引：使用适当的插件或库，将图像数据导入到Elasticsearch索引中。这将创建文档，并将图像数据存储在相应的字段中。
5、执行以图搜图：当您想要执行以图搜图时，将目标图像提供给搜索接口。搜索接口将使用图像相似性算法（如特征提取和比较）来在底库中进行相似度匹配，并返回匹配的结果。
需要注意的是，对于200万的底库数量，实时查询可能会带来性能问题。您可以根据实际需求，使用一些优化技术来提高搜索性能，例如使用分片和副本配置、缓存等。
另外，具体实现细节取决于您选择的插件或库。您可以考虑使用类似Elasticsearch Image Plugin、Elasticsearch Image Feature Plugin、OpenCV等图像处理和搜索相关的插件或库。这些工具可以帮助您在Elasticsearch上实现以图搜图功能。
来自GPT的回答：
在Elasticsearch 7.2版本中实现以图搜图功能可以使用Elasticsearch的插件或集成第三方工具。以下是一种可能的解决方案：
安装插件：使用Elasticsearch插件来支持以图搜图功能。目前，一个常用的插件是Open Distro for Elasticsearch，它提供了图像识别和向量检索的功能。您可以按照Open Distro for Elasticsearch的文档和指南进行安装和配置。
准备图像数据：将您的图像数据准备好并存储在Elasticsearch中。您可以使用Elasticsearch的文档（Document）来表示每个图像，并为每个图像存储其特征向量（即图像的表示）。可以使用图像处理库（如OpenCV）或使用图像识别模型（如ResNet）提取特征向量。
索引图像数据：将图像数据索引到Elasticsearch中，以便进行向量检索。您可以创建一个新的索引，使用适当的字段映射来存储图像的特征向量。可以使用Elasticsearch的API（如Bulk API）进行批量索引操作，以便高效地将大量图像数据导入到Elasticsearch中。
进行向量检索：使用Elasticsearch的搜索API来执行向量检索操作。您可以提供一个查询图像，并使用查询图像的特征向量进行相似性匹配。可以使用Elasticsearch的聚合（Aggregation）功能来计算相似度度量（如欧氏距离或余弦相似度），并返回与查询图像最相似的结果。
需要注意的是，以上是一个基本的实现框架，具体的细节和实现方式可能会因您的具体需求和数据特点而有所不同。您可能需要进一步探索和调整算法、索引设置和查询策略，以满足您的具体要求。
另外，对于大规模的数据集和高效的向量检索，您可能需要考虑使用分布式的Elasticsearch集群、使用GPU加速的特征提取和计算库，以及优化索引和查询性能。
在 Elasticsearch 7.2 版本中，可以使用特定的插件和功能来实现以图搜图的向量检索功能。以下是一个基本的示例，包括 Elasticsearch 查询语句和 Java API 的使用。
安装插件：
首先，您需要安装 Elasticsearch 的插件 annoy-vec 和 opendistro-anomaly-detection，这些插件提供了向量检索和相似度计算的功能。您可以通过 Elasticsearch 的插件管理工具进行安装。
创建索引：
在索引中存储图像向量和其他相关信息。以下是一个示例的索引定义：
PUT /image_index
{
"mappings": {
"properties": {
"image_vector": {
"type": "annoy_vector"
},
"image_url": {
"type": "keyword"
},
"image_tags": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
在这个示例中，image_vector 字段使用了 annoy_vector 类型，以便存储浮点型的向量数据。
插入图像数据：
将图像向量、URL 和其他相关信息插入到索引中。以下是一个示例的文档插入：
POST /image_index/_doc/1
{
"image_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...],
"image_url": "https://example.com/image1.jpg",
"image_tags": ["tag1", "tag2"]
}
在这个示例中，image_vector 是一个浮点数组，存储了图像的向量数据。
查询图像：
使用 Elasticsearch 查询语句和 Java API 进行图像检索。以下是一个示例的查询语句和 Java API 的使用：
Elasticsearch 查询语句示例：
POST /image_index/_search
{
"query": {
"annoy_vector": {
"field": "image_vector",
"vector": [0.4, 0.5, 0.6, ...],
"top_k": 5
}
}
}
这个示例查询根据输入的图像向量，从索引中检索出最相似的前 5 个图像。
Java API 示例：
// 创建查询向量
float[] queryVector = {0.4, 0.5, 0.6, ...};
// 构建查询
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
VectorQueryBuilder vectorQuery = new VectorQueryBuilder("image_vector", queryVector);
vectorQuery.topK(5);
sourceBuilder.query(vectorQuery);
// 发送查询请求
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("image_index");
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// 处理查询结果
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
for (SearchHit hit : hits) {
// 处理每个命中的图像结果
}
这个示例中，queryVector 是要查询的图像向量，使用 VectorQueryBuilder 构建了查询，并发送到 Elasticsearch 进行检索。然后，您可以处理返回的结果。
请注意，以上示例仅供参考，具体的使用细节可能因您的数据结构和需求而有所不同。建议参考 Elasticsearch 7.2 版本的官方文档和 API 参考，以获取更详细的信息和使用指南。
希望这能帮到您！如果您有更多问题，请随时提问。
在 Elasticsearch 7.2 版本中，要实现以图搜图的向量检索功能，您可以使用插件来扩展 Elasticsearch 的功能。以下是一些可能的插件和方法，以供参考：
使用 "vector-scoring" 插件：您可以使用 "vector-scoring" 插件来支持向量检索功能。该插件通过提供一种新的评分函数来处理向量相似性计算。您可以根据向量之间的相似度对文档进行评分，并使用 Elasticsearch 提供的查询语句进行搜索。
使用 "annoy" 或 "faiss"："annoy" 和 "faiss" 是两个常用的库，用于处理高维向量的近似最近邻搜索。您可以使用这些库将向量存储在 Elasticsearch 中，并编写自定义的 Java API 来执行向量检索操作。
在编写查询语句时，您可以使用 Elasticsearch 提供的 "script_score" 查询功能，该功能允许您自定义评分函数来计算向量之间的相似度。具体查询语句的编写取决于您使用的插件和数据结构。
请注意，根据您描述的需求，底库数量为 200 万，并且不需要准实时查询。考虑到这一点，您可能需要进行性能优化和集群配置，以确保向量检索操作的效率和可扩展性。
鉴于以上提示，请参考 Elasticsearch 官方文档和第三方插件的文档来获取更详细的信息，并根据您的具体需求来调整和优化配置。
以下答案参考newbing,回答由博主波罗歌编写：
在Elasticsearch 7.2版本中，可以使用特殊的插件和API来实现以图搜图的功能。这里提供一个基本的示例代码，展示如何使用Java API进行向量检索。
首先，你需要安装和配置Elasticsearch的vector-scoring插件。该插件可以在7.2版本的Elasticsearch上实现向量检索功能。可以通过以下命令安装该插件：
./bin/elasticsearch-plugin install --silent analysis-icu
./bin/elasticsearch-plugin install --silent https://github.com/MLnick/elasticsearch-vector-scoring/releases/download/v7.2.0/elasticsearch-vector-scoring-7.2.0.zip
然后，你可以使用以下Java代码来进行向量搜索。在这个示例中，我们使用了RestHighLevelClient来与Elasticsearch进行交互。
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.unit.DistanceUnit;
import org.elasticsearch.index.query.MoreLikeThisQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.ScoreFunctionBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.WeightBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.ScoreSortBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import java.io.IOException;
public class ImageSearchExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建Elasticsearch的客户端
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
try {
// 创建搜索请求
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index_name");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
// 创建向量查询
MoreLikeThisQueryBuilder vectorQueryBuilder =
QueryBuilders.moreLikeThisQuery("your_vector_field_name")
.like(new MoreLikeThisQueryBuilder.Item("your_input_vector"));
// 创建权重查询
ScoreFunctionBuilders.FunctionBuilder scoreFunctionBuilder =
ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(0.7f);
FunctionScoreQueryBuilder scoreQueryBuilder =
QueryBuilders.functionScoreQuery(vectorQueryBuilder)
.add(scoreFunctionBuilder)
.scoreMode(FunctionScoreQueryBuilder.ScoreMode.SUM);
// 设置查询条件和排序
searchSourceBuilder.query(scoreQueryBuilder)
.sort(new ScoreSortBuilder().order(SortOrder.DESC))
.size(10); // 设置搜索结果返回的数量
// 执行搜索请求
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
// 处理搜索结果
for (SearchHit hit : hits) {
// 处理匹配的文档
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
// 关闭客户端
client.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
请注意，上面的代码中，你需要根据你的实际情况替换以下变量：
your_index_name - 你的Elasticsearch索引名。your_vector_field_name - 包含向量数据的字段名。your_input_vector - 要搜索的输入向量。这段代码中使用的查询方法是基于向量的Cosine相似度计算，通过对相似度和权重进行计算来获得最终的搜索结果。你可以根据自己的需求和业务场景来调整查询的方式和参数。
希望上述代码对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
提供参考实例：https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/126485836