向量数据库是一种专门设计用于存储和查询以向量形式表示的数据的系统，向量是一系列数值。这些向量通常使用机器学习模型（如词嵌入或图像编码器）生成，这些模型将非结构化数据（文本、图像等）转换为捕获其语义或上下文含义的数值表示。向量数据库擅长相似性搜索：给定一个查询向量，它们使用近似最近邻 (ANN) 等算法有效地找到数据集中最相似的向量。这使得它们适用于推荐系统、图像检索或语义文本搜索等任务，在这些任务中，精确的关键词匹配效果不佳。
在法律科技领域，向量数据库解决了分析大量非结构化法律文档相关的挑战。例如，法律团队经常需要在判例法中搜索先例，识别合同中相似的条款，或检测合规文档中的异常。传统的基于关键词的搜索难以处理语义细微差别——例如，即使未使用精确短语，也很难找到讨论“违反受托义务”的案例。通过使用自然语言处理 (NLP) 模型将法律文本转换为向量，向量数据库可以检索具有相似含义的文档。律师事务所可以使用它来快速找出与新诉讼策略相关的判例法，或在并购期间审计合同中的不一致条款。
对于开发者而言，将向量数据库集成到法律科技系统中，需要使用嵌入模型（如 BERT 或 SBERT）从法律文本生成向量，然后将其索引到针对 ANN 查询优化的数据库中。FAISS 等开源工具或 Pinecone 等商业解决方案负责存储和搜索层。一个关键优势是可扩展性：向量数据库能够高效管理高维数据（例如，来自 BERT 的 768 维嵌入），而传统的关系型数据库并非为此而构建。法律科技应用可以将向量搜索与元数据过滤（例如，管辖范围或日期范围）相结合，以优化结果。例如，尽职调查工具可以使用向量相似性来标记合同中的非标准条款，同时按文档类型或当事人名称进行过滤，从而简化手动审查流程。