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一个团队构建了一个 RAG 系统。英语检索召回率达到了 94%。他们发布了产品。三个月后，来自法国和德国用户的支持工单堆积如山——聊天机器人不断返回无关结果或根本没有结果。工程师们查看他们的监控仪表盘。整体召回率：91%。看起来一切正常。

语料库是英语。嵌入模型（Embedding model）仅支持英语。用户则不然。每一个法语查询都被嵌入到一个向量空间中，而这个空间的设计初衷从未考虑过与它所检索的英语文档共享坐标。余弦相似度并不低——但它们在几何上毫无意义。而且因为聚合指标掩盖了分布问题，在用户大声抱怨之前，这个问题是不可见的。

这就是多语言 RAG 检索差距，也是服务于非英语受众的生产级 AI 系统中最常见的静默失败模式之一。