Text Index Stores

Text Index Stores 是 Heta 的全文检索索引入口。它处理的是：

chunk id -> searchable text + metadata

IndexFullText 写入 TextIndexStoreProtocol，full_text_search 查询它。它不负责保存原始文件、chunk JSON、向量或图谱事实。

Implementations

Heta 当前提供两个实现：

Store	用途
InMemoryTextIndexStore	本地开发、单元测试和轻量 demo。
ElasticsearchTextIndexStore	生产全文检索，使用 Elasticsearch BM25 排序。

Elasticsearch

安装：

pip install "heta-framework[elasticsearch]"

配置：

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

text_index = ElasticsearchTextIndexStore(
    ElasticsearchTextIndexStoreConfig(
        hosts="http://localhost:9200",
        request_timeout=30,
    )
)

放进 recipe：

recipe = KnowledgeRecipe(
    stores=KnowledgeStores(
        objects=objects,
        text_index=text_index,
    ),
    steps=(
        ParseDocuments(),
        SplitDocuments(),
        IndexFullText(),
    ),
)

查询：

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

Relationship To SQL Text Search

IndexFullText 和 PersistChunks 是两个独立步骤：

Step	Store	Query mode	用途
IndexFullText	TextIndexStoreProtocol	full_text_search	BM25-style 全文检索。
PersistChunks	SQLStoreProtocol	sql_text_search	SQL 表持久化和轻量 LIKE 检索。

如果业务只需要 Elasticsearch 全文检索，可以只加入 IndexFullText。如果还需要 SQL 证据表、chunk 表或轻量 LIKE 检索，再加入 PersistChunks。

Scope

Text Index Stores 负责：

• 写入可搜索文本。
• 保存检索所需 metadata。
• 根据 query 返回按文本相关性排序的结果。
• 对接 Elasticsearch 等全文检索系统。

Text Index Stores 不负责原始文件存储、chunk JSON 持久化、embedding、向量检索、图谱构建或 KnowledgeBase 生命周期管理。