要实现文本语义搜索，可以考虑以下步骤：
数据准备：收集和整理用于搜索的文本数据，包括文本内容、标签、关键词等信息。
语义表示：将文本数据转换为语义表示形式，通常可借助预训练的自然语言处理模型，如BERT、Word2Vec等，来提取文本的语义信息。
索引构建：构建文本数据的索引，以便快速检索。可使用索引技术，如倒排索引等。
搜索算法：选择合适的搜索算法，如基于语义相似度的搜索算法，可以使用余弦相似度、BM25等方法进行文本匹配。
反馈机制：根据用户查询结果的反馈信息，不断优化搜索算法和模型，提高搜索结果的准确性和相关性。
在实践中还可以结合使用词向量、文本聚类、实体识别等技术，来进一步提升搜索效果。如果需要更深入的指导，可以考虑咨询专业领域内的数据科学家或研究人员。