在决定为不同数据模态（如文本、图像或音频）选择联合索引还是独立索引时，取决于用例需求、查询模式和系统限制。联合索引将多种模态合并到一个索引中，实现统一搜索，但这需要仔细对齐数据表示。独立索引分别处理每种模态，提供灵活性和专门的优化。这一决定取决于查询是否需要跨模态检索、数据类型对齐的复杂性以及性能与可维护性之间的权衡。
当查询需要跨模态检索时，使用联合索引。例如，一个产品搜索系统可能需要同时使用文本描述和图像相似性来查找商品。联合索引可以将文本和图像映射到共享的嵌入空间中（例如，使用 CLIP 等模型），允许用户使用任一模态进行搜索。这种方法简化了查询逻辑，并确保结果可以直接比较。然而，联合索引要求在训练期间稳健地对齐模态，并且可能需要大量的计算资源来保持一致性。如果模态的更新频率差异很大（例如，频繁变化的文本元数据与静态图像），联合索引也就不太实用，因为重新训练联合模型可能会非常昂贵。
当模态具有不同的查询模式或可伸缩性需求时，优先选择独立索引。例如，视频平台可以使用文本索引来处理元数据（标题、标签），并使用独立的视觉索引进行基于帧的相似性搜索。这使得每个索引可以使用专门的工具：Elasticsearch 用于文本，FAISS 用于向量。独立索引简化了更新（例如，修改文本索引而不影响图像索引），并允许团队独立优化每个系统。然而，合并来自独立索引的结果需要后期处理（如分数融合），这会增加延迟。对于多模态查询来说，这也缺乏直观性——例如，搜索“包含欢快音乐和明亮色彩的视频”将需要两次单独查询，然后进行结果合并，这可能会遗漏细微的跨模态关系。如果性能、模块化或增量更新优先于统一检索，请选择此方法。