RAG（检索增强生成）和向量搜索将通过提高法律研究、文档分析和决策支持等任务的准确性、效率和上下文感知能力，增强 AI 辅助法律工具。RAG 结合从法律数据库中检索相关信息和生成式 AI，生成基于真实世界数据的答案。向量搜索可在海量法律文本中实现快速、基于语义的查找，用对意图和上下文的理解取代僵化的关键词匹配。它们共同解决了法律应用中对精确性和可靠性的关键需求，因为错误或遗漏可能导致严重后果。
例如，律师在研究判例法时，RAG 系统可以使用向量搜索检索与查询（例如，“涉及 AI 生成艺术的版权纠纷”）语义相关的先例，即使文件中没有完全相同的措辞。然后，生成部分可以总结关键论点或突出案例之间的差异。在合同审查中，向量搜索可以在数千份协议中识别意图相似的条款，而 RAG 则通过将新条款与检索到的示例进行比较来生成修订建议。这些功能减少了手动搜索时间，有助于发现人工可能忽略的联系，且无需详尽的关键词调整。
然而，在法律环境中实施这些技术需要仔细设计。法律文档通常包含冗长复杂的句子，因此嵌入模型必须能够处理细微的语言。系统需要对机密数据进行严格的访问控制，并且检索管道必须优先处理最新的法规或规章。可解释性也至关重要——RAG 系统应引用检索文档中的特定部分来证明其输出的合理性，使律师能够验证来源。虽然向量搜索加速了发现过程，但开发人员必须平衡召回率（找到所有相关案例）与准确率（避免不相关案例），这可能涉及将语义搜索与管辖权或日期等传统过滤器相结合的混合方法。