要将向量数据库（DB）连接到法律文档管理系统（DMS），您需要建立一个管道，该管道从文档中提取文本，将其转换为向量嵌入，并将这些嵌入链接到 DMS 中的原始文件。首先确定 DMS 存储和公开文档的方式——是通过 API、直接数据库访问，还是文件系统目录。例如，如果 DMS 提供 REST API，您可以通过编程方式检索文档，提取其文本（使用 Apache Tika 或 PyPDF2 等工具处理 PDF），并对文本进行预处理（删除页眉、页脚或不相关的格式）。清理文本后，使用 BERT 或 Sentence-BERT 等嵌入模型生成内容的向量表示。然后将这些向量存储在向量数据库（例如 Pinecone、Milvus 或 FAISS）中，同时存储指向 DMS 中原始文档的元数据，例如文档 ID 或存储路径。
下一步是确保 DMS 和向量数据库之间的同步。法律 DMS 通常会处理频繁的更新，因此您需要一种机制来检测变化（例如，新增、修改或删除的文档），并相应地更新向量数据库。例如，您可以使用 webhook 或轮询机制在文档添加或编辑时触发重新处理。如果 DMS 使用关系数据库，您可以监视特定表的时间戳或版本变化。处理更新时，如果可能，仅对修改的部分进行重新嵌入，以节省计算资源。此外，对于大型数据集，考虑批量处理以避免使嵌入模型或向量数据库过载。例如，一个 Python 脚本可以分批次（例如每批 100 个）循环处理文档，生成嵌入，并使用向量数据库的 SDK 将其进行 upsert 操作。
最后，将向量数据库集成到 DMS 的搜索或检索工作流程中。当用户执行语义搜索（例如，“查找关于责任限制的条款”）时，查询使用相同的模型进行嵌入，向量数据库返回最匹配的文档向量。然后，使用与每个向量一起存储的元数据从 DMS 中获取实际文档。例如，一个 Flask API 可以接受搜索查询，生成其嵌入，查询向量数据库，并在 DMS 界面中返回相关文档的链接。安全在这里至关重要——确保在检索过程中强制执行 DMS 的访问控制（例如，用户权限）。向量数据库中的 OAuth scopes 或行级安全性等工具可以帮助镜像 DMS 的权限设置。这种方法在保持 DMS 现有治理和访问规则的同时，实现了快速、上下文感知的搜索。