多语言全文搜索引入了源于语言多样性、技术限制以及需要针对特定语言进行处理的挑战。开发者必须考虑不同语言在语法、字符集和搜索行为上的差异，这使得索引和查询变得复杂。例如，处理像中文（单词之间没有空格）或德语（复合词）这样的语言需要定制的方法，而这些方法并不适用于以英语为中心的系统。这些复杂性通常会导致在准确性、性能和可维护性之间进行权衡。
一个主要的挑战是特定于语言的文本处理。分词（将文本拆分为可搜索的单元）差异很大。在日语或泰语中，单词边界没有空格标记，需要专门的分词器或机器学习模型来正确识别术语。同样，德语复合词，如“Donaudampfschifffahrtsgesellschaft”（多瑙河蒸汽船公司），必须以允许部分匹配的方式进行拆分或索引。词干提取（将单词还原为词根形式）也有所不同：西班牙语动词有很多变位（“hablar”、“hablo”、“hablé”），而阿拉伯语的形态复杂性需要专门的词干提取器。如果没有适当的处理，搜索可能会遗漏相关结果，或者由于不正确的规范化而返回不相关的结果。
另一个问题是管理字符集、排序规则和音译。俄语或希腊语等语言使用非拉丁文字，需要 Unicode 支持和正确的排序规则（例如，瑞典语将“å”视为“z”之后的不同字母）。法语或西班牙语中的重音敏感性（例如，“resume”与“résumé”）使匹配更加复杂。音译——在文字之间转换，如搜索“Moskva”（拉丁文）以查找“Москва”（西里尔文）——增加了开销，因为系统可能需要索引多个文字表示。此外，当混合语言时，按相关性对结果进行排序变得更加困难：用英语和普通话进行的查询可能需要在两种语言的数据集中平衡特定于语言的排序因素，如术语频率或短语邻近度。这些复杂性使得在没有特定语言调整的情况下创建统一的搜索系统变得困难。
