嵌入（embeddings）通过将不同语言的词、短语或句子映射到共享的向量空间来实现跨语言搜索，在这个空间中，语义相似性以几何方式表示。这个共享空间允许用一种语言进行的查询检索到另一种语言的相关内容，即使没有直接翻译。例如，英语中“dog”和西班牙语中“perro”的嵌入会位于这个空间中的彼此附近，因为它们具有相同的含义。通过将文本转换为这些数值向量，搜索系统可以使用余弦相似度等距离度量来比较跨语言的相似性。
为了实现这一点，多语言嵌入模型使用跨语言的平行或对齐文本数据进行训练。这些模型通过在训练期间处理翻译的句子对（例如，“The cat sits” 和 “El gato se sienta”）来学习对齐语义结构。多语言 BERT (mBERT) 或 sentence-transformers（例如 LaBSE）等先进技术使用 Transformer 架构创建能够跨语言泛化的嵌入。例如，法语查询（“Recherche de documents”）会生成与其英语对应查询（“Document search”）相似的向量，使搜索引擎能够匹配两种语言的文档。关键在于模型捕获的是潜在含义，而不是依赖于词汇重叠或手动翻译规则。
在实践中，实现跨语言搜索涉及将所有文档和查询嵌入到共享向量空间中，然后执行最近邻搜索。FAISS 或 Elasticsearch 的密集向量搜索等工具可以有效地将查询嵌入与已索引的文档嵌入进行比较。例如，用户搜索“libro interesante”（西班牙语，意为“有趣的书”）时，如果其嵌入足够接近，则可能会检索到标记为“引人入胜的小说”（engaging novels）的英文文章。这种方法减少了对特定语言预处理（例如词干提取）的依赖，并避免为每种语言维护单独的索引。然而，性能取决于嵌入模型的质量和语言覆盖范围——在多样化多语言数据上训练的模型通常比单语言模型更好地处理跨语言任务。