Immich 智能搜索怎么用：用中文自然语言搜出「海边日落」

在搜索框里输入「夕阳下的海滩」，搜出来的是所有符合这个画面的照片——哪怕它们从未被打过任何标签。这是 Immich 最有「未来感」的功能：语义搜索（Smart Search）。

为什么它能听懂人话

原理一句话：机器学习模型（CLIP）把每张照片压缩成一串数字（向量嵌入），这串数字编码了画面的语义内容；你输入的搜索词也被转成同样的向量，两者比对距离近的就是结果。

推论有三条，都挺反直觉：

搜索不看文件名、不看标签、不看描述——所以你永远不需要「整理好才能搜」；
它也不做文字识别——图里有一块招牌，想按招牌上的字搜，那是高级筛选里 OCR 字段的活；
中文搜索能不能用，取决于选了哪个模型——见下面配置部分。

怎么用

网页端和手机 App 的搜索框都是入口。输入自然语言描述、场景、情绪、物体、天气、颜色——想到什么打什么。配合搜索框下方的人物头像快捷入口，可以做到「某人在沙滩上的照片」这类组合查询。

让中文搜索变好用的配置

默认模型对英文查询优化最好。如果你的家人都习惯中文搜索，去 Administration（管理）→ Settings（设置）→ Machine Learning Settings → Smart Search 更换 CLIP 模型——官方维护了一份按语言和体积分类的模型清单，多语言模型（multilingual 系列）对中文查询的理解显著更好。注意权衡：

换模型后需要对全库重跑智能搜索任务（在任务队列触发），大库要跑很久；
更大的模型搜索更准，但索引更慢、内存占用更高。

搜不出来时的检查单

任务跑完了吗：智能搜索依赖每张照片的向量，刚导入的大批照片要等任务队列消化完；
机器学习被关了吗：4GB 内存机器常见此问题，见硬件要求的取舍说明；
换个说法：语义搜索对「具体的、画面感的描述」响应最好——「婚礼上的餐桌」比「难忘的一天」有效得多。

智能搜索负责「模糊的、画面感的」查询；条件明确的查询（地点、人物、日期、相机）交给高级筛选器，两者是互补关系。