为了根据相似事实模式搜索先例案件，法律专业人士通常会结合使用关键词搜索、数据库筛选和案件分析工具。Westlaw、LexisNexis 等法律数据库或 CourtListener 等免费替代工具允许用户输入具体事实、法律问题或关键词来查找相关案件。例如，如果您正在研究涉及杂货店滑倒事故的过失案件，您可能会搜索“场所责任”、“推定通知”或“湿地板”等术语，并结合管辖区筛选条件（例如，“加州最高法院”）。布尔运算符（AND、OR、NOT）通过排除不相关的案件或组合关键术语来帮助缩小结果范围。这种方法类似于开发者使用结构化参数查询数据库的方式。
先进工具现在使用机器学习来识别模式。Casetext 的 CARA 或 ROSS Intelligence 等平台分析上传的法律文件（例如起诉状或辩护状），并自动找出事实或法律论点相似的案件。这些系统解析文本以查找上下文线索，例如损伤类型、涉及方或程序历史，这与开发者使用自然语言处理 (NLP) 来分类文档非常相似。例如，如果一个案件涉及因软件交付延迟而导致的违约，该工具可能会优先考虑时间表、技术规范或付款条款是争议核心的案件。这减少了人工工作量，但需要理解算法如何权衡管辖区、日期或法院级别等因素。
人工分析仍然至关重要。在生成潜在案件列表后，律师会对其进行审查，以评估事实上的相似之处。这包括检查损害类型、被告行为或提出的抗辩等要素。例如，在涉及软件代码的版权纠纷中，您会寻找被复制材料是功能性组件（而非仅仅是创意）以及“合理使用”抗辩是否成功的案件。开发者可以将此比作调试：即使自动化工具标记了潜在问题，仍需要人工判断来确认相关性。将自动化搜索与仔细阅读相结合，可以确保不会忽略细微的差异（例如州法律差异），这类似于开发者通过代码评审来验证自动化测试结果。