是的，您可以将向量数据库 (DBs) 用于传统的基于 SharePoint 的法律档案，但这需要仔细集成，以弥合非结构化文档存储和基于向量的搜索能力之间的差距。SharePoint，尤其是较旧的本地部署版本，主要设计用于文档管理、元数据标记和基本关键词搜索。向量数据库专门用于存储和查询高维向量（数据的数值表示），通过比较内容的“含义”而不是依赖精确关键词匹配来启用语义搜索。为了连接它们，您需要从 SharePoint 文档中提取文本，使用机器学习模型将其转换为向量，然后在专门的数据库中索引这些向量。
第一步涉及数据提取和预处理。传统的 SharePoint 系统通常以 PDF、Word 文件或电子邮件等格式存储法律文档，这可能需要文本提取工具（例如 Apache Tika、Python 的 PyPDF2）。提取后，使用 BERT、OpenAI 嵌入模型或开源替代方案（例如 Sentence Transformers）等嵌入模型将文本处理成向量。例如，存储在 SharePoint 中的法律合同可以转换为一个表示其语义内容的 768 维向量。然后将这些向量存储在 Pinecone、FAISS 或 Milvus 等向量数据库中，这些数据库可以高效地执行相似性搜索。这种设置允许诸如“查找 2020 年后修订的所有保密协议”之类的查询返回基于概念相关性的结果，即使精确关键词不存在也是如此。
然而，在维护可扩展性和安全性方面存在挑战。传统的 SharePoint 系统可能缺乏现代 API，需要自定义脚本（例如 PowerShell 或 .NET 工具）来自动化数据导出。此外，法律档案通常有严格的访问控制，因此权限必须在向量数据库中镜像或在后处理期间应用以过滤结果。例如，如果用户在 SharePoint 中缺乏访问机密案件文件的权限，则向量数据库查询应排除这些文档。性能也可能是一个问题：索引数百万法律文档可能需要像 Apache Spark 这样的分布式处理框架。尽管存在这些障碍，将向量数据库与 SharePoint 集成可以解锁强大的用例，例如识别具有相似法律论据的判例案件或在非结构化文本中检测合规风险。