AWS Neptune不直接支持使用Gremlin进行文本搜索和排序。然而，您可以通过使用AWS Glue、Amazon Elasticsearch或其他外部搜索引擎来实现此功能。

以下是使用AWS Glue实现文本搜索和排序的示例：

1. 创建一个AWS Glue的数据目录和表，将数据加载到AWS Glue数据目录中。

2. 在AWS Glue中创建一个Crawler来识别和注册您的数据。

3. 创建一个AWS Glue的ETL作业来将数据转换为适合搜索和排序的格式。您可以使用Python编写ETL脚本。

以下是一个示例ETL脚本，可用于将数据转换为Elasticsearch中的文档格式：

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    glue = boto3.client('glue')
    es = boto3.client('es')

    # 获取数据目录和表的信息
    response = glue.get_table(DatabaseName='your_database', Name='your_table')
    table = response['Table']
    storage_descriptor = table['StorageDescriptor']
    columns = storage_descriptor['Columns']

    # 从数据目录中获取数据
    response = glue.get_partitions(DatabaseName='your_database', TableName='your_table')
    partitions = response['Partitions']

    for partition in partitions:
        # 获取分区的S3路径
        location = partition['StorageDescriptor']['Location']

        # 从S3中获取数据
        s3 = boto3.client('s3')
        response = s3.get_object(Bucket='your_bucket', Key=location)
        data = response['Body'].read().decode('utf-8')

        # 解析数据
        records = json.loads(data)

        # 将数据转换为Elasticsearch中的文档格式
        documents = []
        for record in records:
            document = {
                'index': {
                    '_index': 'your_index',
                    '_type': 'your_type'
                }
            }
            document['index']['_id'] = record['id']
            document['body'] = record['text']
            documents.append(document)

        # 批量索引文档到Elasticsearch
        response = es.bulk(body=documents, index='your_index', doc_type='your_type')

        print(response)

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('ETL job completed successfully')
    }

4. 创建一个AWS Lambda函数，并将上述ETL脚本作为函数代码。

5. 创建一个CloudWatch Events规则，将其与Lambda函数关联，以便在数据更新时自动触发ETL作业。

6. 在Amazon Elasticsearch中创建一个域，并配置索引和搜索设置。

7. 在Gremlin查询中使用Elasticsearch进行文本搜索和排序。

请注意，此示例只是一个简单示例，您可能需要根据自己的需求进行适当的修改和调整。