可以使用向量存储和搜索的法律数据包括那些受益于语义或相似度搜索的文档和元数据。向量表示（嵌入）将文本、图像或结构化数据编码成数值数组，使得能够基于含义而非精确关键词进行高效的信息检索。常见的例子包括判例法、合同、法规、法律文书和监管备案文件。例如，可以将合同条款转换为向量，以查找不同协议中类似的义务，或者对判例法建立索引，以检索具有类似法律推理的裁决。
一个关键应用是针对判例法和法律意见的语义搜索。通过使用 BERT 或 GPT 等模型将法院判决转换为向量，开发人员可以构建返回具有类似法律原则的案例的系统，即使措辞有所不同。例如，搜索“因延迟交货导致的违约”可能会找到讨论“未能按时发货”的案例，即使没有完全匹配的关键词。同样，可以将法规或规章向量化，以基于概念上的对齐来识别重叠的要求，例如不同司法管辖区的环境合规规则。这对于法律研究工具特别有用，用户需要快速发现相关的判例或法律。
向量还可以实现法律文档的聚类和分类。通过比较其向量化的内容，可以按类型（例如，保密协议 NDA、租赁合同）或风险级别对合同进行分组。例如，可以分析保险合同中的赔偿条款，以标记异常宽泛的条款。日期、当事人或司法管辖区等元数据也可以与文本嵌入结合进行混合搜索。开发人员可以使用支持向量的数据库，如 Pinecone 或 Elasticsearch，来处理这些任务，利用余弦相似度或近似最近邻算法。这种方法简化了尽职调查等任务，在尽职调查中，从数千份文档中识别相似条款至关重要。通过关注语义关系，向量搜索减少了对僵化的分类法或手动标记的依赖，使法律数据更易于访问。