向量数据库 在法律 AI 领域通过 **embedding** 技术整合法律文档、案例文本等非结构化信息,结合 **RAG** 架构实现智能案例检索与合同审查。向量数据库的语义索引与权限控制能力,为法律 AI 提供语义级知识管理方案。

法律数据的 embedding 向量化策略

法律数据的 embedding 生成需关注:

· 案例文本 embedding:BERT-legal 模型提取法律条文的语义特征,支持法条匹配;

· 合同文本 embedding:BGE 模型将合同条款转为语义向量,关联风险标签;

· 诉讼时序 embedding:LSTM 处理案件进展数据的时序语义,捕捉法律模式。某律所用该策略使法律文本 embedding 语义准确率提升 38%。

向量数据库的法律索引优化

针对法律 AI,向量数据库采用:

· 语义 - 法条混合索引:HNSW 处理语义检索,结合法律条款建立倒排索引;

· 风险特征过滤:基于 embedding 中的违约、侵权等特征建立索引;

· 权限控制索引:按 “案件类型 / 保密级别” 分层存储 embedding,保障数据安全。某法律科技公司借此将案例检索效率提升 40%。

RAG 架构的法律 AI 闭环

在 “法律 embedding + 向量数据库” 的 RAG 流程中:

1. 用户法律问题由 embedding 模型转为向量;

2. 向量数据库 检索相似案例的 embedding 及判决文书;

3. RAG 整合结果并输入法律模型,生成分析建议。该方案使某律所的案件检索效率提升 25%,验证 **RAG** 在法律 AI 场景的价值。