要部署一个文本语义搜索系统，您可以考虑以下步骤：
数据准备：收集和清理您的文本数据，并确保其格式统一和准确性高。
语义表示：使用自然语言处理技术，将文本转换为语义向量，以便系统能够理解文本的含义。常用的技术包括词嵌入（Word Embedding）和预训练的语言模型（如BERT、GPT等）。
检索引擎：选择合适的检索引擎（如Elasticsearch、Solr等），用于存储和索引语义向量，以支持快速的文本搜索和相关性排序。
索引构建：将语义向量索引到检索引擎中，以便系统能够高效地进行语义搜索。
查询处理：设计查询处理系统，能够将用户输入的查询文本转换为语义向量，并与索引中的文本进行匹配。
搜索结果展示：开发用户界面，展示搜索结果并提供相关性排序、过滤和聚类等功能，改善用户体验。
持续优化：根据用户反馈和搜索结果的效果，持续优化系统的算法和模型，以提高搜索的准确性和效率。
以上是一个基本的文本语义搜索系统的部署框架，您可以根据实际情况进行进一步定制和优化。