向量搜索显著改进了法律任务，特别是那些涉及在大型文本数据集中查找语义相似文档或模式的任务。通过将文本转换为数值向量，向量搜索实现了高效的相似性比较，这在精确关键词匹配不足时尤其有用。该技术在以下三个关键领域表现突出：文档检索、尽职调查和法律研究。
首先，当律师需要查找判例或类似案件时，文档检索从中受益。传统的关键词搜索在措辞不同时会失效——例如，搜索“违反合同”可能会遗漏描述“未能履行义务”的案件。向量搜索将这些短语映射到相似的向量，即使没有关键词重叠也能检索到相关文档。这在诉讼中至关重要，因为快速找到类比裁决可以影响案件策略。例如，当律师搜索“合同违约”时，使用嵌入的系统可以找出涉及“服务不履行”的 2018 年争议。
其次，并购中的尽职调查需要分析数千份合同以查找特定条款（例如，赔偿条款）。手动扫描文档耗时费力。向量搜索可以识别文档中含义相似的条款，即使措辞不同。一个经过法律语言训练的工具可以在公司数据库中标记所有与赔偿相关的部分，无论它们是使用“责任保护”还是“损害赔偿”等术语。这降低了疏忽风险并加快了审查速度。
最后，在识别相关判例法或法规时，法律研究变得更高效。律师经常需要在不同司法管辖区或法律领域之间建立概念联系。例如，关于“数据隐私罚款”的查询可能需要将欧洲的 GDPR 裁决与加州的 CCPA 联系起来。向量搜索可以根据潜在的法律原则而非精确术语来发现联系。研究人员可以输入商标纠纷的摘要，并收到涉及类似关于“品牌混淆”论点的案件，即使这些词语没有被明确使用。这有助于通过发现不明显的相似之处来构建更有力的论点。