Full-Text Search

full_text_search 检索 IndexFullText 写入 TextIndexStore 的 chunk 文本。

它面向 BM25、phrase query、analyzer、field boost 以及 Elasticsearch/OpenSearch/Tantivy 这类全文检索索引。当前框架内置：

• InMemoryTextIndexStore：本地开发和测试使用。
• ElasticsearchTextIndexStore：生产全文检索使用，基于官方 Elasticsearch async client。

安装 Elasticsearch 支持：

pip install "heta-framework[elasticsearch]"

Required Asset

IndexFullText 会声明：

SearchAsset(
    kind="chunk_full_text_index",
    name="chunk_full_text",
    store="stores.text_index",
    metadata={
        "index": "chunk_full_text",
        "ranking": "bm25",
    },
)

只要 KB 的 latest run record 中存在这个资产，默认 query registry 就会启用：

full_text_search

Usage

response = await kb.query(
    "flight control fault",
    mode="full_text_search",
    top_k=5,
)

生产环境通常这样配置：

from heta_framework.common.stores import (
    ElasticsearchTextIndexStore,
    ElasticsearchTextIndexStoreConfig,
)

text_index = ElasticsearchTextIndexStore(
    ElasticsearchTextIndexStoreConfig(
        hosts="http://localhost:9200",
    )
)

返回结果仍然是统一的 QueryResponse。每条 QueryResult 表示一个 chunk：

id
text
score
source
metadata

source 与 vector_search、sql_text_search 保持一致，包含 document、object key、chunk id、page、chunk index 和 token offset 等 provenance 字段。

Scope

full_text_search 只负责全文检索召回和排序，不负责 SQL chunk 持久化。需要 SQL 证据表时，继续显式加入 PersistChunks。

full_text_search 和 sql_text_search 是并列能力。前者来自 full-text index，后者来自 SQL chunk table。它们不互相依赖，也不自动 fallback。