部署文本语义搜索通常会涉及几个步骤：
数据准备：准备需要被搜索的文本数据集，确保文本数据集被正确预处理和清洗，以便能够进行语义搜索。这可能包括文本分词、去除停用词、词干提取等操作。
特征提取：使用适当的自然语言处理技术或深度学习方法提取文本特征。常用的技术包括词嵌入（Word Embeddings）或预训练的语言模型（如BERT、GPT等）。
索引构建：构建一个索引结构，将文本数据的特征向量存储在索引中，以便能够快速地搜索相似文本。
检索与评估：利用构建好的索引实现文本语义搜索功能。用户输入一个查询文本，系统会通过计算查询文本的特征向量，并在索引中查找相似的文本。评估检索结果的准确性和效率，并根据需要进行优化。
使用文本语义搜索的具体步骤可能会根据具体的应用场景和技术选择有所不同。您可以选择合适的工具和库来帮助您完成这些步骤，例如使用Elasticsearch、Solr、或者自定义的深度学习模型。希望这些信息能帮助您开始部署文本语义搜索并进行使用。