主要观点：

• 介绍构建全文搜索引擎的心理模型，以 Rust 代码为例，包括文本分析基础、简单分词器、倒排索引、B 树等，理解常见系统的关键特征、限制和解决方案。
• 全文搜索可归结为将文本分词，以排序索引存储词及其文档 ID 和位置，通过前缀获取匹配文档，还可预测系统特性，如分片、前缀搜索、常见词问题、多字段过滤等。
• 为支持更精确的查询（如“javascript language”且“language”跟随“javascript”），需知道词在文档中的位置，可通过在摄入时计算和存储词的偏移量来实现，这能快速进行高亮显示但会增加存储开销，还可支持带“slop”的查询，不同系统有不同实现方式。

关键信息：

• 示例文档及相关描述，如 Python、TypeScript、Rust 的介绍。
• 倒排索引结构及 B 树的使用，如创建和查询倒排索引。
• tf–idf 基本排名思想及不同系统的相关函数。
• 位置信息在查询中的作用及存储方式，如 TokenOffsets 结构体。

重要细节：

• 代码实现部分，包括分词函数tokenize、构建倒排索引的代码、基于索引的搜索函数等。
• 不同系统对各种查询的支持情况，如 Elasticsearch 的prefix查询、PostgreSQL 的相关函数等。
• 性能对比部分，通过 Criterion 进行基准测试，比较朴素搜索和基于索引搜索的性能差异。
• 关于 Rust 语言特性的讨论，如缺少yield关键字等。