在Apache Solr中进行句子相似度计算，可以使用基于文本相似度的查询插件来实现。以下是一个示例解决方法：

1. 首先，确保你已经安装并配置了Apache Solr。可以参考官方文档进行安装和配置。

2. 在Solr的配置文件solrconfig.xml中添加以下内容来启用文本相似度插件：

3. 在Schema配置文件schema.xml中定义一个字段类型来存储文本数据，并使用text_general类型作为基础类型。例如：

4. 在Schema配置文件中定义一个字段，并将之前定义的字段类型应用于该字段。例如：

5. 在索引文档时，将文本数据存储到sentence字段中。例如：

{
  "id": "1",
  "sentence": "This is a sample sentence."
}

6. 在查询时，可以使用edismax查询解析器和similarity查询插件来计算句子相似度。例如：

http://localhost:8983/solr/collection_name/select?q={!similarity}&fl=*,score&indent=true&qf=sentence&q.similarity.func=levenshtein&defType=edismax&qf=sentence&q="This is another sentence."

在上面的示例中，q参数指定了查询的内容，q.similarity.func参数指定了计算相似度的函数，这里使用了Levenshtein算法作为示例。你可以根据需要选择其他的相似度算法。

以上是一个基本的示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。请注意，在实际应用中可能需要更复杂的配置和调优，具体取决于你的数据和查询需求。