是的，混合搜索——结合了基于向量的语义搜索和传统的关键词搜索——可以有效地应用于法律系统。法律数据库通常包含复杂的文档，如法院判决书、法规和合同，其中精确检索至关重要。混合方法解决了仅依赖单一方法的局限性：关键词搜索擅长匹配精确术语（例如，“违约”）但在同义词或上下文短语方面表现不佳，而向量搜索则捕捉语义意义（例如，将“终止条款”与“合同解除”相关联）但可能遗漏精确的法律术语。通过融合这两种技术，开发人员可以提高召回率（找到更多相关文档）和精确率（将最有用的结果排名更高）。
为了在法律环境中实现混合搜索，开发人员通常采用两步流程。首先，基于关键词的过滤器将数据集缩小到包含特定术语或短语的文档，例如“知识产权侵权”或法规代码，如“17 U.S.C. § 506”。这减少了搜索空间，并确保不会遗漏关键的法律术语。接下来，向量搜索模型（例如，基于 Transformer 的嵌入）分析过滤后的子集，以识别语义相关的内容。例如，关于“不正当竞争”的查询可能会检索到提及“反竞争行为”或“市场支配地位滥用”的案例，即使这些确切的词语不存在。Elasticsearch（用于关键词）和 FAISS 或 Sentence-BERT（用于向量）等工具通常结合使用，并使用两种方法的加权分数对结果进行重新排名。
实际挑战包括处理领域特定语言和确保可伸缩性。法律文本经常使用古老术语（“不可抗力”）或缩写（“UCC”，代表 Uniform Commercial Code），这需要仔细的预处理（词干提取、扩展首字母缩写）来对齐关键词和向量结果。开发人员可以在法律语料库上微调向量模型以提高语义理解能力——例如，在法院判决书上训练嵌入，以更好地捕捉“本身过失”等概念。此外，索引大型法律数据集（例如，几十年的案例法）需要高效的存储和检索管道。精心设计的混合系统可以支持自动化案例法研究工具等应用，用户可以通过法规编号和自然语言描述进行查询，从而确保获得全面且上下文感知的搜索结果。