传统的关键词搜索引擎不足以用于法律文件检索，因为它们缺乏处理法律文件复杂性所需的上下文理解和语义分析能力。法律文件检索需要从海量数据集中识别相关信息，包括合同、电子邮件和判例法，其中精确的术语、隐含的含义以及概念之间微妙的关系至关重要。关键词搜索依赖于精确匹配或简单的模式匹配规则，这通常无法考虑到同义词、缩写或上下文变体。例如，搜索“breach of contract”（违约）可能会错过使用诸如“failure to perform”（未能履行）或“non-compliance with terms”（不遵守条款）等短语的文档，即使它们描述的是相同的法律问题。同样，同音词（例如，“motion”作为法律请求与物理运动）可能会产生不相关的结果，浪费时间并增加遗漏的风险。
另一个限制是关键词搜索无法处理法律数据中固有的分层或关系结构。法律文件经常引用其他文件（例如，法规、先例）或包含具有条件逻辑的嵌套条款。关键词搜索可能会隔离一个术语，例如“negligence”（过失），但无法识别它与特定法律标准（例如，“duty of care”（注意义务）或“proximate cause”（近因））的联系，除非这些确切的短语也包含在查询中。这迫使法律团队手动筛选数千个结果以建立联系，这在大规模检索中是不切实际的。例如，在专利纠纷中，对“infringement”（侵权）进行关键词搜索可能会返回所有包含该词的文档，但除非明确对齐关键词，否则它不会自动突出显示定义 alleged infringement 范围的技术规范或权利要求。
最后，传统的搜索引擎难以处理歧义和不断变化的语言。法律术语可能会随着时间推移而变化，或者因管辖区而异，而关键词系统缺乏在没有手动更新的情况下跟踪这些变化的能力。例如，在全球案件中搜索“privacy laws”（隐私法）可能会错过 GDPR（欧洲）或 CCPA（加州）等特定于地区的术语，除非在查询中明确添加每个缩写或变体。此外，关键词搜索无法根据文档与案件特定上下文的相关性进行优先级排序，例如区分对某个法律概念的顺带提及和详细分析。现代法律文件检索工具通过使用自然语言处理（NLP）来推断含义、实体识别来识别关键参与者以及机器学习来发现模式来解决这些不足之处，但传统的关键词系统缺乏这些能力，使其不足以进行全面、高效的法律工作。