向量数据库（DBs）在一定程度上可以捕捉程序性与实质性法律差异，但这取决于如何将法律文本处理成嵌入向量以及数据库的设计。程序法管辖用于行使权利的规则和过程（例如，备案截止日期、法院程序），而实体法则界定了权利和义务本身（例如，合同条款、刑事法规）。向量数据库将数据存储为数值向量，从而实现相似性搜索。如果法律文档被转换为能反映这些区别的嵌入向量，数据库便能识别区分程序性内容与实质性内容的模式。然而，这在很大程度上取决于嵌入向量的质量以及用于训练底层模型的法律语境。
例如，考虑两份法律文档：一份解释提交动议的步骤（程序性），另一份概述证明过失所需的要素（实质性）。如果像 BERT 这样的嵌入模型在法律文本上进行微调，它可能会将程序性术语（“送达通知”、“管辖权”）编码成与实质性术语（“违反义务”、“损害赔偿”）分开聚类的向量。向量数据库随后可以根据这些嵌入向量对相似文档进行分组。开发者可以查询数据库以获取“驳回动议程序”，并检索以程序为重点的文本，即使其中不包含确切的关键词。这之所以有效，是因为嵌入向量捕捉的是语境关系，而不仅仅是字面词语。
然而，也存在局限性。法律语言常常混合了程序性和实质性要素（例如，规定仲裁步骤的合同条款）。如果嵌入模型没有经过训练来分离这些方面，向量可能无法清晰地分离概念。此外，向量数据库取决于训练数据的范围——如果模型没有看到足够多程序性与实质性文本的示例，嵌入向量可能会缺乏细微差别。开发者可以通过使用特定领域的模型或通过元数据补充嵌入向量来缓解这一问题（例如，在摄入时将文档标记为“程序性”）。虽然向量数据库并非完美解决方案，但当与结构良好的嵌入向量配对使用时，它们提供了一种可扩展的方式来呈现法律区分。