场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档
倒排索引： 不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置
lucene 是基于倒排索引实现的。
倒排文件(inverted file)：存储倒排索引的物理文件
倒排索引组成：单词词典和倒排文件。
倒排索引一般表示为一个关键词，然后是它的频度（出现的次数），位置（出现在哪一篇文章或网页中，及有关的日期，作者等信息），它相当于为互联网上几千亿页网页做了一个索引，好比一本书的目录、标签一般。
读者想看哪一个主题相关的章节，直接根据目录即可找到相关的页面。
Apache Lucene 项目开发开源搜索软件，
包括：
Lucene Core是我们的旗舰子项目，提供基于Java的索引和搜索技术，以及拼写检查，命中突出显示和高级分析/标记化功能。
SolrTM是一个使用Lucene Core构建的高性能搜索服务器，具有XML/HTTP和JSON/Python/Ruby API，突出显示，分面搜索，缓存，复制和Web管理界面。
PyLucene是Core项目的Python端口。
Lucene的写流程和读流程如图1所示。
Lucerne使用的是倒排文件索引结构。
该结构及相应的生成算法如下：
设有两篇文章 1 和 2：
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
由于lucene是基于关键词索引和查询的，首先我们要取得这两篇文章的关键词，通常我们需要如下处理措施：
a. 我们现在有的是文章内容，即一个字符串，我们先要找出字符串中的所有单词，即分词。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。
全文搜索索引是由Apache Lucene索引和搜索库提供支持的，可以用于通过字符串属性对节点和关系进行索引。
全文搜索索引允许您编写在索引的字符串属性内容中匹配的查询。例如，在先前部分描述的范围和文本索引中，只能对字符串执行有限的匹配；精确匹配、前缀匹配、子串匹配或后缀匹配。
向量搜索索引是在Neo4j 5.11版本中以公共测试版形式发布的，并在Neo4j 5.13版本中正式推出。
本章介绍了如何使用向量索引执行近似最近邻搜索。
向量索引允许用户查询大型数据集中的向量嵌入。嵌入是数据对象（例如文本、图像、音频或文档）的数值表示。
例如，在文本中，每个单词或标记通常被表示为高维向量，其中每个维度表示单词含义的某个方面。在这个向量空间中，语义上相似或相关的单词通常由彼此更接近的向量表示。这允许进行加法和减法等数学运算，以传达语义含义。例如，“国王”的向量表示减去“男人”的向量再加上“女人”的向量可能接近于“女王”的向量表示。换句话说，向量嵌入可以被视为特定数据对象的数值表示，捕捉其语义含义。
