为了支持多语言视频搜索，开发者应重点关注三大主要策略：多语言元数据处理、自动化转录/翻译以及跨语言嵌入模型。这些方法可确保内容跨语言可搜索，同时保持准确性和相关性。
首先，处理多语言元数据，以标准化视频描述、标题和标签。使用语言检测库（例如 CLD3）识别源语言，并将元数据翻译成通用语言，如英语。例如，一个标签为“chat”（法语中意为“cat”）的视频，可以同时索引在“chat”和“cat”下，以匹配这两种语言的查询。通过使用 Elasticsearch 的同义词过滤器等工具，处理区域性差异并映射同义词（例如，“lift”与“elevator”）。这确保用户无论使用何种语言的术语都能找到内容。此外，通过移除重音或转换脚本（例如，西里尔字母转换为拉丁字母）来规范化文本，以扩大搜索覆盖范围。
其次，对音频内容进行转录和翻译。使用自动语音识别 (ASR) 系统，如 Whisper 或云 API（例如 Google Speech-to-Text），生成视频原始语言的文本。使用 DeepL 或 AWS Translate 等服务将这些文本翻译成目标语言。例如，一段德语讲座视频可以带有英语和西班牙语字幕，从而允许使用这些语言的搜索来匹配翻译后的文本。将时间戳与翻译后的片段对齐，使用户可以跳转到视频的特定部分。将文本和翻译存储在带有特定语言分析器的搜索索引中，以提高查询准确性。
第三，采用跨语言嵌入模型来实现跨语言的语义搜索。多语言 BERT 或 LASER 等模型可以将不同语言的文本映射到共享的向量空间中，因此日语查询可以匹配具有相似含义的法语视频。例如，搜索“amigo”（西班牙语意为“friend”）可以返回包含“friend”或“ami”（法语）的视频。将其与基于关键词的搜索结合，以获得混合结果。FAISS 或 Elasticsearch 的密集向量索引等工具可以高效地比较嵌入向量。在特定领域数据（例如技术教程）上微调模型，以提高针对小众内容的相关性。这种方法减少了对精确翻译的依赖，并捕获了术语之间的上下文关系。