在向量数据库中处理多语言产品目录需要仔细规划嵌入模型、数据结构和查询处理。核心挑战是确保不同语言的文本映射到可比较的向量，同时保持搜索准确性。这里有一个实用的方法：
使用多语言嵌入模型 首先选择一个经过训练能够处理多种语言的嵌入模型。诸如 multilingual BERT、LASER 或 Sentence-BERT 的 paraphrase-multilingual variants 等模型可以将不同语言的文本编码到共享的向量空间中。例如，一个在英语中名为“shoe”和在法语中名为“chaussure”的产品，如果它们的语义意义一致，将会生成相似的向量。这些模型标准化了语言差异，允许用一种语言（例如西班牙语）进行的查询匹配以另一种语言（例如德语）存储的产品。测试模型时，请验证它们在您的目标语言上的表现——有些模型可能在欧洲语言上的表现优于亚洲或低资源语言。
构建灵活支持语言的数据结构 以一种既保留语言特定细节又支持跨语言搜索的方式存储产品元数据。例如，一个产品文档可以包含诸如 title_en、title_es 和 description_fr 等字段，以及一个由所有可用语言版本生成的组合 embedding 字段。或者，如果您的用例需要语言特定的排名（例如，对日语查询优先显示日语结果），则可以为每种语言创建单独的嵌入。在索引时，决定是存储一个“融合”向量（组合所有语言）还是多个语言特定的向量。例如，一个电商平台可以在嵌入之前将英语和西班牙语的产品描述串联成一个文本块，确保向量捕获跨语言上下文。
优化查询处理 有效地将用户查询翻译或映射到向量空间。如果使用多语言模型，直接嵌入查询而无需翻译。对于特定语言的模型，首先将查询翻译成目录的主要语言。对于混合系统，运行并行搜索：使用多语言向量进行语义匹配，并使用语言标签（例如 lang:de）过滤结果。像 CLIP 用于图像-文本对或混合关键字/向量搜索等工具可以进一步优化结果。例如，用户搜索“bücherregal”（德语：书架）时，他们的查询将使用与目录相同的多语言模型进行嵌入，返回具有相似向量的英文“bookshelf”和德语“bücherregal”产品。添加语言时，始终对延迟和准确性进行基准测试，因为有些模型的扩展性优于其他模型。