部署文本语义搜索通常需要使用自然语言处理（NLP）技术和特定的搜索引擎。下面是一个一般性的部署流程：
数据收集和预处理：收集并准备用于语义搜索的文本数据集。对文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等。
特征提取：使用预训练的自然语言处理模型（如BERT、Word2Vec等）来获得每个文本的语义表示。这些语义表示可以用于将文本转换为向量或者特征向量。
索引构建：使用索引构建技术（如倒排索引）来对处理后的文本数据进行索引构建，以加快搜索速度。
查询处理：当用户输入查询文本时，将查询文本通过相同的特征提取过程处理为语义向量，然后使用索引搜索技术找到相似度最高的文本。
结果展示：将检索到的文本结果进行排序，然后展示给用户。可以根据需要进行排名调整、语义解释等。
不断优化：根据用户反馈和搜索结果，不断优化语义搜索系统的性能，包括提高搜索准确性、速度和用户体验。
总的来说，部署文本语义搜索需要深入理解自然语言处理和搜索引擎技术，并结合实际情况和需求进行调整和优化。