多语言RAG中，嵌入模型常按语言而非语义聚类，导致跨语言检索效果差。SHIFT方法通过翻译对计算各语言偏移向量，索引时将非英语文档向量减去偏移，使其对齐英语语义空间。实验显示跨语言召回率大幅提升，但同语言召回下降，适合答案跨语言的场景。偏移量几百对即可稳定，且随语料变化，建议用自有数据估计。