"嵌入表示通过在一个连续的向量空间中表示来自不同语言的单词或短语，使得跨语言搜索成为可能，在这个空间中，单词的意义是基于上下文被捕捉的。实质上，嵌入将单词转化为反映其语义关系的数值向量。例如，在一个经过良好训练的嵌入空间中，英语单词“cat”和其西班牙语对应词“gato”将拥有相似的向量表示，因为这两个词都与同一概念相关。这使得用一种语言的搜索查询能够与另一种语言中的相关内容有效匹配。
当执行搜索时，无论使用何种语言，查询都会被转化为其嵌入。例如，如果用户用英语搜索“dog”，系统将生成“dog”的嵌入。然后，搜索引擎将这个向量与多种语言中索引的内容嵌入进行比较。通过使用余弦相似度等技术，系统可以识别哪些文档在意义上与原始查询最接近，即使这些文档是用不同的语言写的。这意味着搜索法语中的“chien”时，得到的结果可能与英语搜索“dog”得到的结果相似，使得用户能够无缝跨越语言障碍找到信息。
此外，跨语言搜索的有效性取决于嵌入在多语言数据上训练的质量。例如，从包含多样语言对和使用上下文的多语言语料库生成的嵌入，可提高模型捕捉不同语言之间关系的能力。可以使用Word2Vec、GloVe或基于变换器的模型（如BERT）等工具来实现这一目的。通过适当训练的嵌入，不仅能在不同语言中返回相关文档，还能通过提供更加直观的搜索界面来改善用户体验，在这个界面中，语言差异被最小化，内容相关性被优先考虑。"