要为向量查询实现审计日志记录，您需要捕获有关谁发出了请求、查询了什么数据以及何时发生查询的详细信息。首先定义要记录的元数据，例如用户标识符、时间戳、查询参数（例如，向量嵌入、搜索阈值）以及返回的结果（例如，匹配的向量或 ID）。例如，如果用户使用向量嵌入搜索相似的产品图像，请记录嵌入哈希、请求的结果数量和会话 ID。使用 JSON 等结构化日志记录格式，以确保一致性和易于分析。此数据应与应用程序日志分开存储，最好存储在专用的审计数据库或安全存储系统中。
接下来，将日志记录直接集成到查询处理工作流程中。例如，在使用 FAISS 或 Pinecone 等向量数据库的 Python 服务中，使用日志记录逻辑包装查询函数。当执行搜索时，在查询前后提取元数据。这是一个简化的示例
def search_vectors(user_id, query_embedding):
timestamp = datetime.utcnow()
results = vector_db.search(query_embedding, k=10)
audit_log = {
"user": user_id,
"timestamp": timestamp.isoformat(),
"query_hash": hash(query_embedding.tobytes()),
"result_count": len(results),
"result_ids": [result.id for result in results]
}
audit_db.insert(audit_log)
return results
确保日志包含唯一的请求 ID，以便跨分布式系统跟踪活动。避免记录原始向量，以降低存储成本和隐私风险——相反，对它们进行哈希处理或存储截断版本。使用异步日志记录（例如，通过消息队列）以防止查询响应中的延迟峰值。
最后，处理安全性和合规性。静态加密审计日志，并将访问权限限制给授权人员。实施保留策略，以便在定义的期限后删除日志，除非法律另有要求。对于 GDPR 或 HIPAA 合规性，匿名化用户标识符或提供删除工作流程。验证记录的数据不会无意中暴露敏感信息——例如，如果查询包含个人数据，则避免存储原始用户输入。使用 Elasticsearch 或 AWS CloudTrail 等工具进行集中式日志管理，并设置异常模式的警报（例如，单个用户的查询量突然激增）。定期测试日志记录管道，以确保它在负载下可以扩展，并准确反映查询活动。