Wagtail 5.0基于PostgreSQL搜索部分匹配：autocomplete替代search的疑问

我正在使用Wagtail 5.0，以PostgreSQL作为搜索后端。文档显示partial_match选项已被弃用，需使用AutocompleteField实现搜索部分匹配；但Autocomplete文档又指出该方法仅适用于实时自动补全，实际搜索请求应使用search()方法。我发现autocomplete()方法能满足功能需求，想了解使用autocomplete()替代search()会存在什么问题。

测试代码如下：

>>> UtvalgPostPage.objects.all().live().search("alt")
<SearchResults [<UtvalgPostPage: Demo på alt vi har>]>
>>> UtvalgPostPage.objects.all().live().search("al")
<SearchResults []>
>>> UtvalgPostPage.objects.all().live().autocomplete("al")
<SearchResults [<UtvalgPostPage: Demo på alt vi har>]>

• 功能局限性：autocomplete()仅针对配置了AutocompleteField的字段做前缀匹配，无法支持search()提供的多字段组合搜索、权重调整、布尔逻辑（AND/OR）等高级搜索功能。后续若需扩展搜索能力，该方法难以满足需求。
• 性能与索引差异：PostgreSQL后端中，autocomplete()依赖的自动补全索引专为前缀匹配优化，而search()使用全文搜索索引。用autocomplete()处理大量全文搜索场景，可能出现索引效率低下、查询性能下降的情况。
• 语义匹配缺失：search()基于全文搜索，可处理词干提取、同义词匹配、语言分析（如示例中的挪威语词形变化）；而autocomplete()仅做简单前缀匹配，无法理解词汇语义关联，比如输入"alternativ"可能匹配不到语义相关的含"alt"内容。
• 版本兼容性风险：官方明确标注autocomplete()仅用于实时自动补全场景，未来Wagtail版本可能调整其行为或限制使用场景，依赖它做通用搜索会存在版本升级的兼容性隐患。
• 结果排序逻辑差异：autocomplete()的结果排序通常仅基于简单匹配度规则，而search()会根据全文搜索的相关性得分排序，返回结果的精准度更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kippster