要调整法律向量搜索引擎以提高精度，需要重点优化嵌入模型、改进索引策略并增强查询处理。首先，确保嵌入模型经过专门针对法律文本的训练或微调。法律文件中使用专业术语和结构（例如，“不可抗力”、“事实本身说明问题”）是通用语言模型可能无法准确捕捉的。例如，在判例、法规和法律备忘录语料库上微调 BERT 等模型，有助于它更好地表示法律语境中特有的语义关系。调整分词器以将多词法律短语保留为单个单元，避免稀释含义的错误分割。
接着，优化索引过程以优先考虑面向精度的参数。使用 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）或 IVF（Inverted File Index）等算法时，减少初始搜索阶段检索到的最近邻数量，以缩小候选池。例如，降低 HNSW 中的 efSearch 参数会限制遍历的节点数量，从而优先选择精确匹配而非广泛召回。此外，在向量比较之前使用元数据过滤（例如，管辖权、文档类型）来缩小结果范围。如果用户搜索“加州版权侵权”，预过滤非加州案例会减少噪声。结合稀疏（BM25）和密集向量得分的混合方法也有助于找出精确匹配项——赋予密集向量更高的权重，以优先考虑语义相关性而非关键词频率。
最后，实现后处理重排序和查询扩展。基于法律相关性信号（例如，在标注的律师注释上微调的交叉编码器）训练的重排序模型可以重新排序靠前的候选结果，以优先提高精度。例如，重排序器可能会将引用查询中提及的确切法规的案例，置于与该法规广泛相关的案例之上。使用法律同义词（例如，“breach of contract” → “contractual violation”）或受控词表（如法律本体）进行查询扩展，可确保引擎捕获替代措辞。允许用户通过滑块或过滤器（例如，“严格管辖权匹配”）调整精度-召回率权衡，并记录反馈以迭代优化模型。通过法律领域特定的基准测试（例如，法规引用的 recall@k）来测试这些更改，确保可衡量的精度提升。