是的，向量搜索可以有效地处理庭审或听证会的笔录。向量搜索是一种将文本转换为数值表示（向量）并使用相似性度量来查找相关内容的技术。法律笔录通常冗长且包含特定于上下文的密集语言，通过这种方法可以实现语义匹配，而不仅仅依赖于基于关键字的搜索，因此能够从中受益。例如，搜索“合同争议细节”可能会返回提到“协议分歧”或“违约”的结果，即使确切的短语并未出现。
要实现这一点，首先将笔录处理成嵌入——由机器学习模型（如 BERT 或 Sentence Transformers）生成的数值向量。这些模型捕获短语、句子或整个段落的语义含义。例如，一段讨论“未按约定日期交付货物”的庭审笔录可能会被嵌入为一个向量，该向量在数学上更接近于“错过发货截止日期”，而非不相关的议题。然后，向量数据库（例如 FAISS、Pinecone 或 Elasticsearch 的向量搜索功能）会索引这些嵌入。当用户查询“交付延迟”时，系统会将查询转换为向量，并检索具有相似向量的笔录片段，而无需考虑术语是否完全一致。
实际挑战包括处理领域特定术语和确保准确性。法律笔录通常包含通用嵌入模型可能无法很好表示的专业术语（例如，“不可抗力”或“侵权干扰”）。一种解决方案是在法律语料库上微调预训练模型或使用领域特定模型，如 LegalBERT。此外，通过预处理步骤（如将笔录分割成逻辑块，例如问答对）和过滤噪音（例如，时间戳或发言人标签）可以提高相关性。例如，开发者可以将一份 100 页的庭审笔录分割成律师和证人之间的单独交流片段，对每个片段进行嵌入，并在搜索过程中使用余弦相似性来对结果进行排序。这种方法在精度和处理大型数据集所需的可伸缩性之间取得了平衡。