是的，您可以通过结合数据隔离、访问控制和选择性索引来限制私人产品元数据在向量搜索中的暴露。核心思想是确保敏感信息要么从向量搜索索引中排除，要么经过加密，仅授权用户可访问。这需要在技术保障和系统设计选择方面进行结合，以在保护敏感数据的同时维护搜索功能。
首先，在索引时将敏感元数据与非敏感数据分开。例如，如果产品数据库包含公共描述和私人供应商定价，则只有公共描述应被嵌入到向量中用于搜索。私人定价数据可以存储在一个单独的安全数据库中，并通过唯一标识符链接。当向量搜索返回结果时，您的系统可以在验证用户权限后才获取相关的私人元数据。这种方法确保向量索引本身不包含敏感数据，从而减少暴露。PostgreSQL 及其行级安全性或 AWS DynamoDB 等云原生解决方案及其细粒度访问控制可以强制执行这种分离。
其次，应用基于角色的访问控制 (RBAC) 或基于属性的加密 (ABE) 来限制谁可以检索私人元数据。例如，面向客户的电子商务应用程序可能使用向量搜索根据颜色或尺寸等公共属性查找产品。当搜索结果返回时，后端可以在将成本或利润率等私人元数据附加到响应之前检查用户的角色（例如，“客户”与“管理员”）。字段级加密技术（例如，使用 AWS KMS 或 Google Cloud KMS）还可以确保即使私人元数据与向量一起存储，如果没有正确的解密密钥，它也仍然无法读取。
最后，对于必须保留在向量索引中但需要保护的元数据，请使用匿名化或假名化。例如，用聚合的情感评分（例如，“正面”或“负面”）替换原始客户评论评分，以隐藏确切评分。或者，在索引之前，通过将产品 SKU 等敏感字段映射到随机字符串进行标记化。Presidio 等开源库或 Microsoft Azure Cognitive Services 等商业工具可以自动化此过程。通过设计系统来在搜索过程中处理这些令牌或聚合值，您可以在不暴露原始私人数据的情况下维护功能。定期审计系统，确保不会通过间接模式发生意外泄露，例如向量无意中编码了敏感元数据。