大规模的精准：Aracor 如何通过混合向量搜索加速法律尽职调查

大规模的精准：Aracor 如何使用 Qdrant 加速法律尽职调查，实现 90% 的工作流程提速

Aracor 如何通过 Qdrant 向量搜索加速法律尽职调查

并购（M&A）领域以其艰巨、缓慢、昂贵和容易出错而闻名。律师们花费数周时间梳理数千份文件——验证签名、比较版本并标记风险。

律师和交易撮合者需要筛选堆积如山的文件——通常多达数千份——以验证每一个细节，从验证签名、比较交易中涉及的文件、标记风险到专利有效性。这个细致的过程通常会消耗受过高等训练的专业人员数周甚至数月的生产力。Aracor AI 旨在改变这一现状，解决并购中的透明度问题。这家总部位于迈阿密的 AI 平台专注于将这种艰巨的尽职调查转变为自动化、准确且显著更快的操作。

挑战：堆积如山的文件，堆积如山的痛苦

在 Aracor 出现之前，并购律师面临着无数小时的签名验证、合同版本比较以及手动总结海量法律文件的工作。传统自动化尝试——例如来自 ChatGPT 等 AI 工具的通用摘要——未能达到要求，缺乏律师所需的关键准确性、引用和特定领域上下文。这个过程昂贵、缓慢，且充满了潜在的不准确性。

大规模法律 AI：混合、过滤、多租户搜索

Aracor 构建了一个端到端的人工智能平台，专门为交易撮合者（家族办公室、私募股权公司、风险投资家和其他高风险投资者）的复杂、精确要求量身定制。其创新的核心是 Qdrant 提供的强大向量搜索功能。

Aracor 首席技术官 Lesly Arun Franco 解释说：“搜索是一个巨大的问题。我们的平台需要摄取数千份法律文件，每份文件都需要精确检索和准确引用。如果没有 Qdrant，要实现这种水平的性能和规模几乎是不可能的。”

通过采用 Qdrant 的向量数据库，Aracor 获得了高效索引和搜索海量文档存储库的关键能力。这使得该平台能够自动生成精确的文档摘要、准确的比较报告、签名验证以及每个发现所需的基本引用——这些功能在严谨的法律世界中必不可少。

为什么选择 Qdrant？

大约十八个月前，当 Aracor 首次着手集成向量数据库时，Lesly 和团队评估了几家供应商。Qdrant 因以下几个原因脱颖而出：

• 开源和自托管： 在 Aracor 需要灵活性和经济性的阶段，Qdrant 提供了一个开发人员友好、易于部署的解决方案。

• 卓越的可扩展性： 与其他数据库不同，Qdrant 提供了无缝扩展和强大处理海量文档的能力——这在 Aracor 的客户群快速增长时至关重要。

• 混合和元数据驱动搜索： Qdrant 使得将语义搜索与结构化过滤器结合成为可能——因此用户可以立即找到他们需要的精确条款、义务或限制，即使在复杂的嵌套法律文档中也能实现。这显著提高了搜索速度、准确性和结果的置信度。

Qdrant 带来的切实成果

自集成 Qdrant 以来，Aracor 已实现了显著的运营改进：

• 大幅节省时间： 签名验证和文档摘要等任务，以前需要数周时间，现在只需几分钟即可完成。客户反馈：尽职调查工作流程加快 90%，文档周转时间减少 70%，所需法律工时减少 40%。

• 提高准确性： 高质量的引用和检索准确性显著提高了用户信任度，这在细致严谨的法律环境中是一个关键优势。

• 可扩展的基础设施： 从自托管到 Qdrant 的云解决方案的过渡简化了运营，使 Aracor 的技术团队能够专注于进一步的功能开发和优化，例如集成多模态嵌入和混合搜索。

展望未来

在 Qdrant 处理可扩展向量搜索的繁重工作时，Aracor 继续创新，致力于更复杂的多模态和特定领域嵌入技术。随着平台扩展，Aracor 对其支持日益复杂、高容量文档处理需求的能力充满信心，所有这些都由 Qdrant 向量数据库解决方案的可靠性和强大功能支持。