检测和修复法律审查系统中的搜索故障，需要监控查询准确性、分析索引数据中的空白，并改进搜索算法。首先，实施自动化验证检查，将搜索结果与预期结果进行比较。例如，如果查询“2020 年后的版权侵权案例”没有返回任何结果，但测试文档中存在这些关键词，则系统存在故障。日志应跟踪失败的查询、丢失的文档和用户报告的问题。使用 Elasticsearch 的慢查询日志或自定义审计跟踪等工具可以帮助识别模式，例如重复的超时或不匹配的过滤器，如不正确的日期范围。定期查看这些日志，以发现重复出现的问题，例如管辖区过滤器由于州代码拼写错误（例如“CA”与“California”）而意外排除了有效案例。
要修复故障，首先解决数据索引问题。如果文档未显示，请验证从 PDF 或扫描文件中提取文本是否失败——这是手写笔记中 OCR 错误的常见问题。重新索引损坏或部分处理的文件。对于与查询相关的问题，调整搜索引擎的配置。例如，如果用户搜索“breach of contract”，但系统使用严格的短语匹配，则扩展到邻近搜索（例如，词距 ~3）可以捕获变体，如“contract breach”。修改分析器以处理法律术语——例如，确保“UCC § 2-207”被正确标记化，而不是拆分成不相关的术语。如果性能缓慢，请通过移除未使用的字段或为常用查询（如“NDA 模板”）添加缓存来优化索引。
通过建立持续测试和用户反馈循环来防止未来的故障。创建一个包含预定义法律文档和查询的测试套件，每天运行，标记与预期结果的偏差。例如，测试可以确认搜索“HIPAA 违规处罚”包含来自联邦和州指南的结果。培训用户报告假阴性/假阳性，并利用这些数据完善同义词列表或提升“案例引用”等重点字段的优先级，而不是“脚注”。定期更新停用词列表，以排除不相关的术语（例如，“附件 A”），同时不遗漏关键短语。最后，在知识库中记录修复方案——例如添加对部分法规编号的通配符支持（例如，“18 U.S.C. *1234”）——以简化开发人员的故障排除。