向量数据库通过实施技术保障措施、数据治理实践以及符合核心隐私原则的功能来遵守 GDPR 等法律数据隐私法规。 GDPR 要求组织通过加密、访问控制和数据最小化等措施来保护个人数据，同时还要实现用户的数据删除权等权利。 向量数据库通过提供内置的安全控制、精细的数据管理以及处理敏感信息匿名化或假名化的工具来满足这些要求。
一个关键的合规领域是数据存储和处理。 向量数据库通常支持静态加密（例如，使用 AES-256）和传输中加密（通过 TLS）来保护存储的向量和元数据。 例如，存储从用户生成的内容派生的嵌入的向量数据库可能会加密向量和关联的标识符，以防止未经授权的访问。 诸如基于角色的权限之类的访问控制机制可确保只有授权用户或服务才能查询或修改数据。 开发人员可以配置这些设置以强制执行最小权限访问——例如，限制管理员的删除权限，同时允许应用程序服务的只读访问。 某些系统还支持数据脱敏，其中敏感字段在查询结果中被混淆，除非明确允许。
另一个关键方面是数据生命周期管理。 GDPR 规定了删除权（“被遗忘权”），这要求系统根据请求删除用户数据。 向量数据库通过提供 API 或工具来有效删除特定记录及其关联的向量来促进这一点。 例如，选择退出推荐系统的用户可以触发删除工作流程，该工作流程会从数据库中删除他们的个人资料嵌入和链接的元数据。 此外，诸如生存时间 (TTL) 策略之类的功能通过在预定义的时间段后使记录过期来自动执行数据保留，从而降低了持有不必要的个人数据的风险。 为了遵守数据最小化原则，开发人员可以设计系统以仅存储必要的信息——例如，在生成向量时使用匿名标识符而不是原始用户数据。
最后，可审计性和透明度至关重要。 许多向量数据库集成了日志记录机制来跟踪数据访问、修改和删除，这有助于在审计期间证明合规性。 例如，使用向量数据库分析患者记录的医疗保健应用程序可能会记录每次查询，以确保访问符合同意协议。 某些系统还支持数据沿袭跟踪，显示向量是如何从源数据生成的——如果嵌入是从个人信息派生的，则这是一项要求。 开发人员仍然必须验证他们的特定实施是否符合 GDPR，例如确保第三方向量数据库提供商提供合同保证（例如数据处理协议）并在批准的数据驻留地理区域内运营。 通过将这些技术特性与适当的系统设计相结合，向量数据库可以有效地支持 GDPR 合规性。