对于法律文档嵌入，最有效的索引技术需要在速度、准确性和可扩展性之间取得平衡。分层可导航小世界 (HNSW) 图和带有乘积量化 (Product Quantization) 的倒排文件索引 (IVF)，如 FAISS 等库中所实现的那样，被广泛使用。HNSW 将向量组织成一个分层图，通过遍历节点之间的连接实现快速近似最近邻搜索。这对于法律文档特别有用，因为嵌入通常捕获复杂的语义关系。FAISS 将 IVF（将向量聚类分组）与乘积量化等压缩方法相结合，以减少内存使用，同时保持搜索准确性。这些方法能有效处理大规模法律数据集，使其适用于判例法检索或合同分析等应用。
另一种方法是基于磁盘的索引，例如 Annoy 或 SPTAG，它们优先考虑内存效率。法律文档库可能非常庞大，将整个索引存储在 RAM 中可能并不总是可行。Annoy 构建二叉树森林来划分向量空间，允许直接从磁盘进行搜索，性能损失最小。这对于将法律文档存储在分布式数据库或云存储中的系统非常实用。例如，法律研究平台可以使用 Annoy 索引数百万个判例法嵌入，同时保持硬件成本可控。此外，元数据感知索引（例如，将向量搜索与按管辖权或文档类型过滤相结合）可以提高相关性。Elasticsearch 的 dense_vector 字段类型与传统关键词过滤器结合使用，就展示了这种混合方法。
最后，混合图索引和倒排索引或领域特定调整等定制解决方案可以满足独特的法律要求。由于遗漏关键判例法风险很高，法律嵌入通常需要高精度。调整 HNSW 参数（例如，增加“efSearch”以提高召回率）或使用 FAISS 的 GPU 加速对大型数据集进行实时查询，可以优化性能。例如，合同分析工具可以使用带有 IVF-PQ 的 FAISS 快速查找与用户查询相似的条款，同时使用元数据按合同类型过滤结果。Jina 或 Milvus 等开源工具也提供了可扩展的框架来结合这些技术，使开发人员可以在通用向量索引之上叠加法律特定逻辑（例如，引文网络）。关键是针对实际法律数据集测试这些方法，以平衡延迟和准确性等权衡。