向量数据库通过将基于文本的内容转换为数值表示（向量）并进行高效比较，从而帮助识别冲突或重复条款。当条款使用嵌入模型（例如 BERT、Sentence-BERT）转换为向量时，它们的语义含义被捕捉到高维空间中。向量数据库随后使用相似度搜索算法（如余弦相似度）来查找向量彼此接近的条款。更接近的向量表示更高的语义相似度，从而可以自动标记重复或潜在冲突。
例如，考虑一个法律文档库。每个条款（例如，“终止需要提前 30 天通知”）都被嵌入到一个向量中。如果存在另一个条款，例如“终止需要 30 天的通知”，它们的向量将几乎相同，从而触发重复警告。对于冲突，涉及同一主题但条款相反的条款（例如，“付款应在 15 天内到期”与“付款应在 30 天内到期”）的向量可能足够接近，表明主题匹配，但需要手动审查以解决矛盾。开发人员可以微调相似度阈值，以平衡精度（避免误报）和召回率（捕获所有潜在问题）。
向量数据库使用近似最近邻 (ANN) 算法有效地扩展此过程，这些算法可以快速搜索大型数据集。像 FAISS 或 Pinecone 这样的工具优化了存储和检索，使得系统能够处理数百万条款。开发人员可以将这些数据库集成到文档管理流程中，自动化初始检查并减少手动审查时间。例如，合同审查系统可以使用向量相似度按主题对条款进行聚类，然后在聚类内应用基于规则的检查（例如，冲突的日期）。这种混合方法结合了语义分析和逻辑，在提高准确性的同时保持性能。