相似性搜索通过自动化在大量法律文档中查找和比较条款的过程，改进了合同审查流程。开发者无需手动扫描合同查找特定术语或模式，而是可以实现算法来衡量新合同与现有合同的相似程度。例如，使用向量嵌入的系统可以将文本转换为数值表示，从而即使措辞不同，也能识别语义相似的条款。这减少了重复比较所花费的时间，使审查人员能够专注于分析差异或高风险部分。通过将其集成到文档管理系统中，团队可以快速找到条款相似的先前协议，从而加快决策速度。
一个关键的好处是识别标准条款或不合规条款的一致性。法务团队经常处理模板或重复出现的条款，但微小的变动可能会引入风险。相似性搜索通过将新合同与批准的基准进行比较，帮助标记偏差。例如，如果保密协议（NDA）通常包含 12 个月的保密期，系统可以突出显示更改了此期限的合同。开发者可以使用余弦相似度或 TF-IDF 评分等技术微调搜索，以优先处理特定部分，如赔偿或终止条款。这确保了审查人员能够发现异常情况，而无需依赖可能遗漏细微差异的手动关键词搜索。
可扩展性是另一个优势。当法规变化或新标准出现时，拥有数千份合同的组织无法手动审查每一份合同。一个按条款类型或主题建立索引的相似性搜索系统，能够让团队快速检索受特定更新影响的所有合同。例如，如果数据隐私法要求更严格的同意措辞，系统可以识别所有包含需要修订的旧条款的合同。开发者可以通过将合同预处理成结构化格式（例如，将其拆分为不同部分）并使用 Elasticsearch 或 FAISS 等数据库进行高效检索来优化此过程。这种方法不仅加快了审计速度，还为持续合规提供了可重用的框架，从而降低了长期维护成本。