规模化精准：Aracor 如何通过混合向量搜索加速法律尽职调查

规模化精准：Aracor 如何利用 Qdrant 加速法律尽职调查，实现工作流程提速 90%

Aracor 如何通过 Qdrant 向量搜索加速法律尽职调查

并购 (M&A) 的世界以其艰苦、缓慢、昂贵且容易出错而闻名。律师需要花费数周时间梳理成千上万份文件——验证签名、比较版本并标记风险。

律师和交易撮合者需要从堆积如山的文件中进行筛选——通常多达数千份——以验证每一个细节，从验证签名、比较交易相关文件，到标记风险和专利有效性。这个细致入微的过程通常会耗费训练有素的专业人士数周甚至数月的生产力。Aracor AI 旨在改变这一现状，解决并购透明度差距。这家总部位于迈阿密的 AI 平台专注于将这一艰苦的尽职调查过程转变为自动化、准确且速度显著提升的操作。

挑战：文件堆积如山，痛点层出不穷

在 Aracor 出现之前，并购律师需要花费无数时间验证签名、比较合同版本以及手动总结大量的法律文件。传统的自动化尝试——例如来自 ChatGPT 等 AI 工具的通用摘要——未能满足需求，它们缺乏律师所需的关键准确性、引用和特定领域语境。这一过程既昂贵又缓慢，并且充满潜在的不准确性。

规模化法律 AI：混合、过滤、多租户搜索

Aracor 构建了一个端到端的 AI 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）的复杂而精确的需求量身定制。他们创新的核心是由 Qdrant 提供的强大的向量搜索能力。

Aracor 首席技术官 Lesly Arun Franco 解释说：“搜索是一个巨大的问题。我们的平台需要处理数千份法律文件，每一份都需要精确检索和准确引用。如果没有 Qdrant，实现这种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、签名验证以及每项发现的必要引用——这些功能在严谨的法律领域是不可或缺的。

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 提供了一个对开发者友好、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 提供了无缝扩展和处理海量文档的强大能力——这对于 Aracor 快速扩张的客户群至关重要。

• 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相结合成为可能——因此用户可以立即找到他们需要的精确条款、义务或限制，即使是在复杂嵌套的法律文件中也是如此。这极大地提高了速度、准确性和结果的置信度。

使用 Qdrant 获得的实际成果

自集成 Qdrant 以来，Aracor 已经实现了显著的运营改进：

• 大幅节省时间：签名验证和文档总结等任务以前需要数周时间，现在只需几分钟即可完成。客户报告：尽职调查工作流程提速 90%，文档周转时间缩短 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升了用户信任度，这在细致严谨的法律环境中是一个关键优势。

• 可扩展基础设施：从自托管迁移到 Qdrant 的云解决方案简化了运营，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

借助 Qdrant 承担可扩展向量搜索的繁重工作，Aracor 持续创新，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、大容量文档处理需求的能力充满信心，所有这些都得到了 Qdrant 向量数据库解决方案可靠和经过验证的强大支持。