在比较不同的多模态 RAG（检索增强生成）架构时，关键的权衡点在于如何集成不同模态（如文本、图像或音频）、检索和生成的效率，以及处理多样化数据的灵活性。三种常见的方法包括早期融合（在输入时组合模态）、晚期融合（分别处理模态并在之后合并）和混合检索（使用独立的或联合的系统来获取数据）。每种方法都有其独特的优势和劣势，具体取决于使用场景。
早期融合架构在输入阶段合并模态，通常是将它们编码到一个共享的嵌入空间中。例如，模型可能使用类似 CLIP 的编码器将文本和图像对齐到单个向量空间，从而实现跨模态检索（例如，使用文本查询搜索图像）。其优势在于模态之间具有更强的上下文理解能力，这可以提高检索准确性。然而，这种方法需要大型、对齐的多模态数据集进行训练，并且计算成本很高。扩展到新的模态（例如，添加音频）通常需要重新训练整个系统，这使得其灵活性较差。一个实际的挑战是确保所有模态都得到同等程度的良好表示；如果某种模态（如文本）在训练数据中占主导地位，系统可能在其他模态上表现不佳。
晚期融合架构独立处理每种模态，并在之后合并结果。例如，文本和图像可能由独立的检索系统处理（例如，基于文本的向量数据库和图像相似性引擎），并在生成之前合并其输出。这种模块化简化了更新（例如，替换图像编码器而不影响文本处理），并允许为每种模态使用专用工具。然而，晚期融合存在错过跨模态关系的风险。例如，像“找到解释机器学习的图表”这样的查询可能会检索相关的文本片段，但如果检索系统独立运行，则无法将其与相应的视觉内容关联起来。由于并行处理开销，延迟也可能增加，并且协调不同的系统（例如，对文本和图像检索器的结果进行排序）增加了复杂性。
混合检索策略试图平衡这些权衡。一种方法是使用统一的检索器来处理所有模态，但采用模态特定的编码器（例如，BERT 用于文本，ResNet 用于图像）和共享索引层。与早期融合相比，这可以降低计算成本，同时保持一定的跨模态能力。另一种混合方法涉及使用级联检索器——例如，先使用文本缩小候选范围，然后通过图像相似性进行细化。然而，这些系统需要精心调优以避免瓶颈。例如，如果初步的基于文本的检索范围过窄，相关图像可能会被排除。开发者还必须决定在生成过程中优先考虑哪种模态；回答医学问题的聊天机器人可能会赋予文本更高权重，而产品搜索工具可能优先考虑图像。选择取决于领域和错误成本（例如，检索到误导性图像与模糊的文本答案）。
总而言之，最佳架构取决于数据可用性、计算资源和跨模态理解的需求等因素。早期融合适用于模态紧密耦合的场景（例如，带有报告的医学影像），而晚期融合适用于模态独立的模块化系统（例如，带有可选图像插入的博客文章生成器）。混合方法提供了中间路线，但需要精心设计以避免低效。开发者应优先考虑简洁性并进行迭代测试——例如，在投入到复杂的跨模态训练之前，先从晚期融合开始进行原型设计。