跨语言挑战
当研究主题涉及多语言资料（如比较中日AI政策）时，直接混合输入可能导致关键非英语信息被忽略。
系统化解决方案
- 分阶段处理：先单独研究各语言主题（如”日本AI政策文件”和”中国人工智能发展规划”），最后通过”对比分析”指令合成报告
- 区域配置：在.env文件添加LANG_SEARCH_PARAMS参数，如”&lr=lang_ja”强制日语搜索，需要获取各语言的谷歌搜索区域代码
- 术语统一：在项目assets文件夹添加custom_glossary.csv，建立跨语言专业术语映射表（如AI→人工知能→人工智能）
- 翻译校验：启用config.json中的”backTranslationCheck”:true，自动通过回译验证关键段落准确性
操作示例
研究”德国工业4.0与中国制造2025″时：1) 创建de.env和zh.env两个配置文件 2) 分别设置API_KEY和语言参数 3) 用npm run dev-de和npm run dev-zh启动两个实例 4) 最终用diff工具对比报告差异点。注意Gemini API对非拉丁语系的token计算会有差异，需适当增加配额。
本答案来源于文章《KResearch：用Google Gemini API 免费生成深度研究报告》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决KResearch处理跨语言研究时的信息丢失问题？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil