要将历史判例法或法规集合摄取到向量数据库中，您需要遵循一个结构化流程，包括数据准备、嵌入生成和数据库集成。首先，必须对原始法律文本进行清洗、格式化并分割成可管理的数据块。接下来，使用语言模型生成这些数据块的数值表示（嵌入）。最后，将这些嵌入与元数据一起存储在向量数据库中，以实现高效的相似性搜索。以下是处理每个步骤的方法。
数据准备和分块 首先收集原始法律文件，这些文件可能是 PDF、扫描图像或纯文本格式。如果数据尚未数字化（例如扫描图像），请使用 Tesseract 等 OCR 工具或 AWS Textract 等云服务提取文本。通过删除页眉、页脚或页码等不相关元素来清洗文本。法律文本通常包含长而复杂的段落，因此使用 LangChain 的文本分割器等库或基于章节标题（例如“第一条”、“第二款”）的自定义规则将其分割成更小的数据块（例如 500-1,000 个 token）。例如，一项法规可能被分为多个条款，每个条款涉及特定的法律条件。应保留管辖区、年份或案例引用等元数据，并将其链接到每个数据块，以便后续进行过滤。
生成嵌入 选择适合法律语言的嵌入模型，例如基于 BERT 的模型（如 LegalBERT）或 OpenAI 的文本嵌入模型。使用 Sentence Transformers 等库将文本数据块转换为向量。例如，您可以运行 model.encode(text_chunk) 为每个数据块生成一个 768 维的向量。为了提高效率，建议采用批量处理——如果可用 GPU 加速，可以一次处理数百个数据块。通过测试相关文本之间的相似性来验证嵌入（例如，同一法规的两个章节应该比不相关的文本具有更高的余弦相似度）。在法律语料库上微调模型可以提高相关性，但这需要标注数据和计算资源。
存储在向量数据库中 将嵌入加载到 Pinecone、FAISS 或 Chroma 等向量数据库中。例如，使用 Chroma，可以创建一个 collection，添加嵌入并附加元数据
import chromadb
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("statutes")
collection.add(
embeddings=[[0.1, 0.2, ...], ...], # Your embedding arrays
documents=["Section 1: ...", "Section 2: ..."], # Text chunks
metadatas=[{"year": 1990, "jurisdiction": "US"}, ...] # Metadata
)
对嵌入进行索引以便快速检索——大多数数据库会自动处理。确保元数据被单独索引，以支持混合搜索（例如，在比较向量之前按管辖区进行过滤）。测试查询，验证结果与预期的法律关系一致，并根据您的用例优化距离指标（余弦相似度 vs. 欧氏距离）等参数。