是的，向量搜索可以在隔离网络或本地法律环境中使用。向量搜索的核心功能——将数据索引为数值向量并检索相似项——本身不依赖于云服务或外部连接。相反，它依赖于可以在本地部署和管理的算法和基础设施。这使得在数据不能离开私有网络或需要严格遵守法律或安全政策的环境中实现向量搜索成为可能。
为了在隔离网络或本地环境中设置向量搜索，开发人员可以使用开源向量数据库，例如 Milvus、FAISS 或 Vespa。这些工具设计为在本地运行，使组织能够完全控制其数据。例如，法律团队可以在内部 Kubernetes 集群上部署 Milvus，使用预训练的嵌入模型（例如 Sentence-BERT 或 OpenAI 的替代方案，这些模型已下载并存储在本地）将文档转换为向量。整个流程——数据摄取、向量化、索引和查询——将在组织的私有网络内运行。隔离网络设置可能需要额外的步骤，例如通过安全的物理介质手动传输模型文件或软件包，以避免外部网络依赖。这确保了数据不会暴露给第三方服务或公共互联网。
合规性和安全性在法律环境中至关重要。本地解决方案使组织能够执行根据其政策定制的访问控制、加密和审计日志记录。例如，处理敏感客户文档的律师事务所可以使用 Elasticsearch 向量搜索插件中的基于角色的访问来限制哪些用户可以查询某些索引数据。由于所有内容都在本地运行，因此不存在数据泄露到外部 API 或供应商的风险。维护（例如更新模型或扩展基础设施）将在内部处理，但这需要团队管理依赖项（例如嵌入模型的 GPU 资源）和备份。总之，向量搜索在受限环境中是可行的，但需要围绕部署、安全和持续管理进行仔细规划。