多语言信息检索（IR）面临与语言多样性、资源可用性和上下文理解相关的挑战。 主要困难在于处理具有不同结构、词汇和文化细微差别的多种语言。 开发人员必须考虑这些差异，同时确保跨语言的准确搜索结果，这使得系统设计和实施变得复杂。
一个主要的挑战是特定于语言的处理。 例如，分词（将文本拆分为可搜索单元的过程）在不同语言中工作方式不同。 像中文或日语这样的语言在单词之间没有空格，需要专门的分词工具。 同样，像土耳其语或芬兰语这样的黏着语通过后缀形成复杂的单词，这使得词干提取（将单词减少到词根形式）容易出错。 此外，低资源语言通常缺乏像预训练语言模型或命名实体识别器这样的工具，迫使开发人员构建自定义解决方案。 例如，与英语相比，支持斯瓦希里语的系统可能难以获得用于查询扩展或同义词检测的有限训练数据。
另一个问题是翻译准确性和查询歧义。 跨语言信息检索系统通常在语言之间翻译查询或文档，但错误翻译会降低结果。 例如，将英语查询“apple”翻译成法语可能会产生“pomme”（水果）或“Apple Inc.”，具体取决于上下文。 同样，像“kick the bucket”（去世）这样的idiomatic短语在字面翻译时可能会失去意义。 多语言系统还必须处理混合语言内容，例如结合西班牙语和英语的社交媒体帖子，标准翻译工具可能会误解。 开发人员需要强大的翻译模型和消除歧义的技术，但这些计算成本很高，可能无法覆盖所有语言对。
最后，文化和上下文差异会影响相关性判断。 在美国搜索“football”通常指的是美式橄榄球，而在欧洲则指的是足球。 系统必须优先考虑特定区域的内容或允许用户明确意图。 此外，评估多语言信息检索系统具有挑战性，因为相关性指标（如准确率或召回率）取决于特定于语言的 ground truth 数据，而许多语言的 ground truth 数据很少。 例如，如果训练数据偏向于英语出版物，医疗搜索系统可能难以对阿拉伯语结果进行排序。 解决这些问题需要领域自适应、用户反馈机制和具有文化意识的排名算法，这增加了开发流程的复杂性。