法律团队在诉讼中利用向量搜索高效分析和检索海量数据集中的相关文档。向量搜索通过将文本转换为捕捉内容语义含义的数字表示（向量）来工作。这使得法律专业人士能够找到概念上相关的文档，即使它们不包含完全相同的关键词。例如，在电子发现（法律团队筛选电子邮件、合同或内部通信的过程）中，即使没有使用确切的短语，向量搜索也可以通过匹配“用户数据保护”或“合规风险”等术语来识别讨论“数据隐私问题”的文档。这种方法减少了手动审查数千份文档所需的时间，并提高了识别证据的准确性。
一个关键应用是识别法律文档中的模式或隐藏关联。假设一家公司被控专利侵权。法律团队可以利用向量搜索来查找讨论类似发明的技术文档、电子邮件或现有技术，即使术语有所不同。通过将专利技术的描述嵌入到向量中，系统可以找出包含语义相关内容的文档，例如当专利提到“优化的数据传输”时，系统可以找到提及“高效信号处理”的工程笔记。这有助于律师通过发现基于关键词搜索可能遗漏的证据来构建更有力的论据。此外，向量搜索可以对相似文档进行聚类，使团队能够快速将相关的判例法、先例或证人陈述进行分组，以进行战略分析。
支持法律团队的开发者可以使用带有向量插件的 Elasticsearch、FAISS 或 AWS Kendra 等基于云的解决方案来实现向量搜索。例如，系统可以使用 BERT 等自然语言处理 (NLP) 模型预处理法律文档以生成嵌入，然后将其索引到向量数据库中。在诉讼期间，律师可以使用“违反保密协议”之类的短语查询数据库，系统将返回讨论 NDA、泄露的电子邮件或未经授权的数据共享的文档——无论具体措辞如何。这种技术设置需要在准确性和计算效率之间取得平衡，通常涉及调整向量维度或相似度阈值等参数。通过自动化语义搜索，法律团队可以专注于更具价值的任务，例如构建论点或评估案件策略，而不是手动审查文档。