向量数据库被用于法律领域，以高效管理、搜索和分析非结构化法律文件。通过将文本转化为数值向量（嵌入），这些数据库实现了语义搜索，它能够识别含义相似的文档，而不仅仅依赖于关键词匹配。这对于处理大量案例文件、合同或法规的法律团队来说尤其有价值。例如，律师事务所可以使用向量数据库快速定位过去案例中与当前事项具有上下文相似性的先例或条款，即使具体术语不同。这种方法减少了人工审阅时间，并提高了法律研究或合规性检查等任务的准确性。
一个关键应用是法律研究和案件准备。法律专业人士经常需要识别与特定案件事实相关的法院判决或法规。传统的基于关键词的系统可能会因为措辞的变化而遗漏关键联系。向量数据库通过分析语义关系来解决这个问题。例如，法院可以部署一个向量数据库来索引历史判决，允许法官或书记员输入案件描述并检索具有类似法律推理的判决。同样，律师事务所可以使用嵌入来按主题（例如，赔偿条款）对合同进行聚类，或在并购过程中标记非标准条款。开发人员可以通过使用像 BERT 这样的模型生成嵌入，将它们存储在向量数据库（例如 Pinecone）中，并构建用于语义搜索界面的 API 来实现这一点。
另一个应用案例是合规性监控和尽职调查。法务部门必须确保政策符合 GDPR 或特定行业的法律法规。向量数据库可以对比内部文件和法规文本，以检测意图或要求中的不匹配之处。例如，合规工具可以嵌入公司的隐私政策，并在数据库中查询与 GDPR 最匹配的部分，从而突出显示差距。在诉讼支持方面，向量数据库通过根据上下文主题（例如，识别特权通信）对电子邮件或备忘录进行分类，协助电子证据搜集。开发人员可以设计流程，对文档进行预处理（文本提取、分块），通过 NLP 模型进行嵌入，并进行索引以实现快速相似性查询，从而使法律团队能够高效地浏览大量数据集，同时降低遗漏风险。