符号搜索和向量搜索是法律系统检索法律文档的两种不同方法，各有其独特的优势和局限性。符号搜索依赖预设规则、关键词或结构化元数据来查找匹配项。例如，一个法律数据库可以使用布尔逻辑（如 ("copyright infringement" AND "fair use")）按特定术语或短语过滤案例。这种方法依赖精确匹配或人工整理的标签，使其可预测但不灵活。相比之下，向量搜索使用机器学习模型将文本转换为捕获语义含义的数值向量（嵌入）。系统基于向量空间中的相似度检索文档，即使不包含确切的关键词，也能找到概念上相关的内容。例如，搜索“未经授权使用知识产权”可能会返回关于“版权侵权”的案例，而无需精确匹配该术语。
符号系统在精确性和显式规则至关重要的场景下表现出色。法律专业人士常依赖精确术语（如法规编号“17 U.S.C. § 106”）或特定司法辖区的措辞，遗漏任何一个关键词都可能导致结果无效。例如，在符号系统中搜索“tortious interference”（侵权性干预）将忽略描述该概念但未使用该确切短语的文档。然而，符号方法难以处理同义词、上下文变化或不断演变的语言。查询“data privacy”（数据隐私）可能会遗漏讨论“information confidentiality”（信息保密）的案例，除非系统手动更新了同义词。维护工作也劳动密集，因为法律分类体系和关键词列表需要不断整理以保持相关性。
向量搜索通过关注语义相似性来解决这些局限性。BERT 或 GPT 等现代模型可以在法律文本上进行微调，以更好地理解特定领域的语言。例如，向量搜索“breach of fiduciary duty”（违反信托义务）可能会返回涉及“未能以客户最佳利益行事”的案例，即使没有使用确切的短语。这种灵活性在法律研究中非常宝贵，因为概念常常重叠且术语多样。然而，向量系统可能难以处理高度专业化的术语或细微的区分（例如，在刑法中区分“谋杀”和“过失杀人”）。它们还需要计算资源用于生成嵌入和计算相似度，与基于规则的查找相比，这可能会引入延迟。混合系统（结合符号过滤器和向量排名）在法律应用中越来越普遍，以平衡精确度和召回率。