大型语言模型 (LLMs) 和向量数据库在法律工具中协同工作，以增强文档分析、案例检索和合同审查等任务。LLMs 通过理解上下文和法律术语来处理和生成文本，而向量数据库则利用语义相似性高效地存储和检索信息。它们共同支持的系统能够快速查找相关的法律先例，识别合同中的条款，或通过结合 LLM 的语言理解能力和数据库的快速查找能力来回答复杂的法律问题。
在实践中，法律文档（例如合同、判例法）首先使用 LLM 的嵌入层转换为数值向量。这些向量捕获语义含义，从而可以将相似的文档分组。例如，向量数据库可以索引数千份法院判决书，每份都表示为一个向量。当用户查询系统时——例如，“查找涉及因延迟交付而导致违约的案例”——LLM 会将该查询转换为一个向量。然后，向量数据库在其索引中搜索最接近的匹配项，返回主题相似的判决。LLM 可以进一步总结或分析检索到的案例，为原始结果添加上下文。这种流程减少了手动研究时间，同时保持了准确性。
一个具体的例子是合同审查工具。在分析新的保密协议时，系统可能会使用 LLM 来解析条款并标记潜在问题（例如，过于宽泛的保密条款）。同时，向量数据库可以识别系统中存储的过去协议中的相似条款，显示它们是如何谈判或诉讼的。挑战包括确保 LLM 的训练数据与特定的法律领域（例如公司法 vs. 知识产权）对齐，以及调整向量数据库的相似性度量以优先考虑法律相关特征，例如管辖权细微差别。通过结合检索和生成，这些工具帮助法律专业人士更快地工作，同时不牺牲深度。