将法律文档转换为嵌入向量涉及将文本转化为捕获语义意义的数值向量。此过程通常使用语言模型分析文本并生成稠密的向量表示。由于法律文档篇幅长、术语复杂以及包含条款和引用的结构化元素，因此带来了独特的挑战。以下是分三个关键步骤实现此目标的方法。
首先，预处理文档以准备文本供模型使用。法律文本通常包含需要处理的套话、交叉引用和章节标题。将文档分割成易于管理的小块（例如，段落或章节），以避免超出 BERT (512 个 token) 等模型的 token 限制。通过删除不必要的格式、表格或脚注来清理文本，但保留可能影响含义的关键结构标记，例如“Section 2(a)”。例如，一份合同可以分解成独立的条款，每个条款都被视为一个独立的输入块。像 spaCy 或 Hugging Face 的 Tokenizers 这样的分词库可以帮助分割文本，同时保留诸如“force majeure”之类的法律专业术语。
接下来，选择合适的模型并生成嵌入向量。BERT 或 RoBERTa 等通用模型可以使用，但可能难以处理法律术语。领域特定模型，如 Legal-BERT（在法院判决和合同上预训练），能更好地捕捉细微差别。使用模型的 API 转换分词后的文本：对于像“Parties shall arbitrate disputes in Delaware”这样的条款，模型输出一个 768 维的向量。对于包含多个块的文档，使用平均或最大池化等方法聚合嵌入向量。有些工作流程使用针对语义相似性优化的 sentence-transformers（例如，all-mpnet-base-v2），这有助于比较不同文档中的条款。务必使用法律文本样本测试模型的输出，以验证它能区分“warrant”（动词）与“warrant”（名词）。
最后，存储和索引嵌入向量以供实际使用。使用 L2 范数归一化等技术规范化向量，以确保缩放一致。使用 FAISS、Pinecone 或 Elasticsearch 的 dense_vector 类型等向量数据库进行高效的相似性搜索。例如，合规系统可以索引雇佣合同条款，以便快速找到所有包含与目标向量相似的竞业限制条款的文档。更新嵌入向量时，如果重新训练或切换模型，请考虑版本控制以跟踪模型输出的变化。始终验证结果——手动检查对“赔偿”（indemnification）嵌入向量的查询是否正确检索了保险协议中的相关条款。