法律科技中的混合搜索架构结合了符号搜索（基于规则）和向量搜索（基于嵌入）方法，以提高准确性和相关性。一种常见的方法是使用一个管道，该管道通过两个系统处理查询，合并结果，并应用排序逻辑。符号搜索使用数据库或搜索引擎（如 Elasticsearch）处理结构化法律数据（如判例引用或法规编号），而向量搜索使用神经网络通过 FAISS 或 OpenAI 嵌入等工具查找语义相似的内容（例如，改写后的法律概念）。该架构通常包括一个中间件层来统一结果，通常使用加权评分或机器学习模型根据上下文优先排序输出。
关键组件包括一个符号搜索引擎（例如，带有全文搜索的 PostgreSQL）、一个向量数据库（例如，Pinecone）以及一个融合机制。例如，对“合同终止条款”的查询可能会触发对合同中完全匹配短语的符号搜索，以及对讨论相关术语（如“协议取消”）文档的向量搜索。结果使用互惠排序融合（RRF）等技术进行组合，该技术平衡了来自两个系统的位置排名。一些系统会添加一个重排序器（例如，基于 BERT 的模型）来优化最终顺序。API 或 LangChain 或 Haystack 等编排框架通常处理查询路由和结果聚合，确保法律工作流程的低延迟。
在法律应用中，混合架构解决了同义词（例如，“不可抗力” vs. “天灾条款”）和精确性等挑战。例如，分析法院意见的工具可能会使用符号过滤器将结果限制在特定司法管辖区，并使用向量搜索来包含具有类似推理的案件。LexisNexis 或 vLex 等法律研究平台应用混合方法来呈现精确的法规引用和上下文相关的先例。开发人员可以使用开源堆栈来实现这一点：Elasticsearch 用于关键词/字段过滤，Hugging Face 模型用于嵌入，以及自定义 Python 中间件来合并结果。这种方法确保符合法律标准，同时捕捉密集法律文本中的细微关系。