在多语言环境中实现有效的语义搜索，需要平衡特定语言理解和跨语言一致性的策略。 核心挑战是确保一种语言的查询能够准确检索另一种语言的相关内容，同时保留语义意图。 三种关键方法包括使用多语言嵌入、利用基于翻译的方法以及结合混合技术以提高准确性。 每种策略都解决了跨语言搜索的不同方面，但只有根据系统的语言覆盖范围、数据量和性能需求量身定制时，才能发挥最佳效果。
首先，多语言嵌入是跨语言语义搜索的基础。 这些是经过训练的向量表示，旨在将不同语言的文本映射到共享的语义空间中。 诸如多语言 BERT (mBERT) 或 Sentence-BERT 变体（例如，paraphrase-multilingual-MiniLM）之类的模型已在大型多语言数据集上进行了预训练，从而可以将各种语言的句子编码为在语义上对齐的向量。 例如，法语查询和德语含义相似的文档将具有邻近的向量。 开发人员可以通过比较向量相似度（例如，余弦相似度）来使用这些嵌入来索引和跨语言搜索。 诸如 FAISS 或 Annoy 之类的工具优化了向量搜索以实现可扩展性。 但是，性能取决于模型的训练数据——表示较少的语言可能会产生较弱的结果。 在特定领域的多语言数据上微调嵌入可以缓解这种情况。
其次，基于翻译的方法通过将查询或文档转换为通用语言来弥合语言差距。 例如，将所有文档翻译成英语并对其进行索引，就可以将任何语言的查询翻译成英语，然后再进行搜索。 这种方法简化了搜索管道，但严重依赖于翻译质量。 诸如 Google Translate API 之类的工具或 M2M-100 之类的开源模型可以处理翻译，但错误或细微差别（例如，惯用语）可能会降低准确性。 混合方法将翻译与多语言嵌入相结合：将查询翻译成多种语言，为每种语言生成嵌入，然后聚合结果。 例如，可以将西班牙语查询翻译成英语和法语，并将来自所有三种语言索引的结果合并并重新排序。 这平衡了覆盖率和冗余，但增加了计算成本。
最后，混合策略和基础设施优化至关重要。 将基于关键词的搜索（例如 BM25）与语义评分相结合可以提高召回率和准确率，尤其是对于稀有语言。 例如，Elasticsearch 可以先使用关键词过滤文档，然后使用语义相似度对它们进行重新排序。 语言检测（例如，使用 FastText）确保查询得到正确的路由，而缓存频繁翻译可以减少延迟。 开发人员还应使用 XOR-TYDI 或 MrTyDi 等多语言基准来评估模型，以发现弱点。 例如，如果系统在韩语到日语搜索方面遇到困难，则在并行韩语-日语数据上微调嵌入或添加特定领域的术语可能会有所帮助。 平衡这些技术——同时监控计算成本和延迟——可确保在各种语言中实现强大的性能。