面向亚洲市场的多语种 AI：哪里会出问题

流畅不等于本地化

模型可以写出语法正确的日语，却仍让顾客觉得不对劲。首先要做对的是语体：一个对买家说话过于随意的日语店面，会显得不专业——而这种问题，任何语法检查器都不会标出来。

最常翻车的四处

敬语与语体。 日语和韩语把关系编码在动词里。把语体一次性定下来，写进系统指令，并在评测中检查。不要交给每次回复去碰运气。

地址。 日本地址从最大单位写起。越南地址用坊、郡、省。按西式"街道在前"布局做的表单，无论 AI 多好，都会产生无法投递的订单。

姓名。 姓在前的顺序、中间名，以及拉丁字母之外的字符。只有"名"和"姓"两个字段的设计，在这几个市场里会丢信息。

支付词汇。 在日本，便利店付款和扫码付款是再普通不过的预期。一个只懂信用卡的结账助手，不是翻译得差，而是范围定错了。

务实的做法

每种语言保留一套独立的评测集，用该市场的真实输入构建。一套从源语言翻译过来的集合，会带着源语言的假设，恰好掩盖掉那些最要紧的失败。