要使用向量搜索法律论点或概念，您可以将法律文本转换为数值表示（向量），并在高维空间中比较它们的相似性。这种方法依赖于经过训练以捕获语义含义的嵌入模型，即使文档或段落不共享完全相同的关键词，您也可以找到处理类似法律思想的内容。例如，搜索“违约”可能会返回讨论“未能履行义务”的案例，如果模型识别到它们在上下文中的相似性。该过程包括三个主要步骤：预处理法律文本、生成嵌入和查询向量数据库。
首先，对法律文档（案例、法规或摘要）进行预处理，以提取干净的文本。这可能包括删除格式、将文本分段或过滤无关内容。接下来，像 BERT、SBERT 或法律特定变体（例如 LegalBERT）这样的嵌入模型将文本转换为向量。这些模型经过训练，可以将语义相似的短语在向量空间中放置得更近。例如，如果模型理解“本身过失”与“违反法定义务”的法律等价性，那么前者的向量可能与后者紧密对齐。开发人员可以在法律语料库上微调这些模型，以提高领域特定的准确性。
生成向量后，将其存储在向量数据库中，例如 FAISS、Elasticsearch 或 Pinecone。当用户提交查询（例如，“惩罚性赔偿的先例”）时，使用相同的模型将查询转换为向量。数据库然后使用余弦相似度等相似性度量检索最近的向量。例如，搜索可能会返回最高法院关于“示范性损害赔偿”的意见，因为其向量与查询紧密对齐。开发人员可以通过调整参数（例如最近邻居的数量）或使用近似最近邻 (ANN) 算法来加速搜索，从而优化性能。这种方法实现了超越字面关键词匹配的语义搜索，这在法律环境中至关重要，因为术语在不同司法管辖区或历史时期可能有所不同。