全文搜索系统能够高效地查询非结构化文本数据。其核心组件包括文档处理和索引、查询处理和检索，以及排序和相关性调整。每个组件都扮演着独特的角色，将原始文本转换为可搜索数据，并提供符合用户意图的结果。
第一个组件是 文档处理和索引。这涉及通过分词将文本分解成可搜索的单元（tokens），分词将文本分割成单词或短语。例如，像“Quick brown foxes”这样的句子可能会被分割成["quick", "brown", “foxes”]。标准化步骤，如转换为小写、去除标点符号以及词干提取（将单词还原为词根，例如将“running”还原为“run”），确保一致性。这些处理后的 tokens 存储在 倒排索引 中，这是一种将每个术语映射到包含该术语的文档的数据结构。例如，术语“fox”可能指向文档 1、5 和 9。像 Apache Lucene 这样的工具使用这种方法，可以在搜索期间实现快速查找。
第二个组件是 查询处理和检索。当用户提交查询（例如，“fast foxes”）时，系统会像文档处理一样对输入进行分词和标准化。然后使用倒排索引查找匹配的文档。高级系统支持布尔运算符（AND/OR）、模糊匹配（例如，将“fix”匹配到“fox”）以及短语搜索等功能。例如，搜索“brown fox”可能要求这些术语连续出现。查询解析器处理语法，而过滤器（如日期范围）则缩小结果范围。基于 Lucene 构建的 Elasticsearch 高效地实现了这些步骤，即使对于大型数据集也能实现亚秒级的响应时间。
第三个组件是 排序和相关性调整。在检索到候选文档后，系统会根据相关性对其进行评分。像 BM25（用于 Elasticsearch）或 TF-IDF 这样的算法会衡量术语频率（术语在文档中出现的频率）和逆文档频率（术语在所有文档中出现的稀有程度）等因素。例如，单词“the”可能重要性较低，而“fox”则权重更高。额外的功能，如文档长度归一化，可防止较长的文档主导结果。开发者可以通过提升特定字段（例如，优先考虑标题而不是正文）或集成机器学习模型来预测基于用户行为的相关性，从而自定义排序。在结果中高亮显示匹配的片段和自动完成查询是基于这些核心机制构建的常见增强功能。
