向量数据库通过让系统能够根据含义而非精确的关键词匹配来理解和检索信息，从而支持法律工作流程中的语义搜索。法律文件通常包含细微的语言差异、复杂的术语和特定语境的措辞，这使得传统的基于关键词的搜索不够充分。向量数据库将数据存储为由机器学习模型生成的高维向量（嵌入），这些向量捕捉了单词、短语或整个文档之间的语义关系。例如，搜索“contractual breach”（合同违约）可能会返回提及“failure to perform obligations”（未能履行义务）的结果，因为这两个短语的嵌入在数学上相似。这项能力使法律专业人士即使术语不同也能找到相关的案件、法规或条款，从而提高法律研究的准确性和效率。
从技术上讲，向量数据库通过使用 BERT、Sentence-BERT 或领域特定的法律语言模型等模型将文本转换为嵌入来实现这一点。这些嵌入被存储和索引，以便进行快速的相似性比较。当用户提交查询时，数据库会计算查询的向量表示，并使用余弦相似度或近似最近邻（ANN）搜索等算法检索最近的匹配项。例如，一个法律团队在分析一份保密协议时，可以搜索“confidentiality obligations”（保密义务），并从过去的协议中检索包含语义相关术语（如“proprietary information protection”——专有信息保护）的条款。向量数据库还具有高效的扩展能力，可以处理数百万份法律文件，同时保持低延迟——这对于管理大量档案的大型律师事务所或监管机构至关重要。
在实践中，由向量数据库驱动的语义搜索简化了案例法研究、合同审查和合规性检查等任务。开发者可以将向量数据库集成到法律工作流程工具中，允许律师使用自然语言查询在判例中搜索。例如，搜索“employee termination without cause”（无理由终止雇员关系）可能会找到讨论“at-will employment dismissal”（随意雇佣解雇）或“unjustified dismissal”（不正当解雇）的案例，即使查询中没有包含这些精确的术语。此外，法律数据库的更新——例如添加新的法院判决——可以通过重新嵌入文档和更新向量索引来实现自动化。这种方法减少了手动工作，最大程度地降低了疏忽风险，并确保法律团队能够通过 API 或插件在其现有工具中快速访问最具语境相关性的信息。