LegalTech 构建者指南：使用向量搜索进行战略决策
Daniel Azoulai
·2025 年 6 月 10 日
LegalTech 构建者指南：使用向量搜索进行战略决策
LegalTech 创新需要新的搜索堆栈
与其他大多数应用类型相比，LegalTech 应用因其复杂的文档结构、高监管风险和合规要求，对准确性要求更高。传统的关键词搜索往往不足以理解精确法律查询所必需的语义细微差别。Qdrant 通过提供专为 LegalTech 应用固有的复杂性量身定制的强大向量搜索解决方案来应对这些挑战。
为高风险法律应用提供精确结果
法律应用通常在高风险环境中运行，误报和不精确的匹配可能会损害信任。快速获得正确的结果不是可选项；它是关键。Qdrant 通过一套紧密集成技术帮助团队满足这些要求。
可过滤的分层可导航小世界 (HNSW)
当您的数据集包含数百万（或数十亿）法律向量时，每次不必要的比较都会浪费时间和计算。预过滤通过在检索开始之前缩小搜索空间来消除噪音。
可过滤的 HNSW 索引通过在搜索之前应用过滤器来提高速度、精度和成本效率。它在保持向量搜索速度优势的同时，允许精确过滤，解决了在向量搜索之后应用过滤器可能出现的低效率问题。Garden Intel 案例研究 阐述了它在 LegalTech 用例中的实际应用。
图：预过滤向量的示例 (来源)
将结构化过滤器与语义搜索相结合，以获得更好的案例洞察
法律文档需要双重透视：引文或法规引用的精确匹配，以及对法律推理的语义理解。混合搜索将两者汇集到一个查询路径中。这非常适合精确引文和细微概念相似性共存的法律文档。
Minicoil，一种稀疏神经网络检索器，通过理解上下文令牌的含义来丰富词汇准确性。例如，Aracor 利用混合搜索在广泛的法律文档存储库中精确检索相关条款。下面是一个伪代码示例
POST /collections/{collection_name}/points/query
{
"prefetch": {
"query": [0.2, 0.8, ...],
"limit": 50
},
"query": {
"formula": {
"sum": [
"$score",
{
"mult": [
0.5,
{
"key": "tag",
"match": { "any": ["h1", "h2", "h3", "h4"] }
}
]
},
{
"mult": [
0.25,
{
"key": "tag",
"match": { "any": ["p", "li"] }
}
]
}
]
}
}
}
利用后期交互模型处理富文档
传统 OCR 管道会增加复杂性并带来准确性挑战。但是后期交互模型通过在重排阶段运行来简化摄取管道。
像 (ColPali 和 ColQwen) 这样的模型绕过传统 OCR 管道，直接处理复杂文档图像。它们通过保持原始布局和上下文完整性来提高准确性，从而简化您的检索管道。缺点是应用程序更重，但这些挑战可以通过进一步的优化来解决。
为复杂法律搜索实现高度精细的准确性
法律相关性对于令牌级别至关重要。例如，“shall”和“may”之间的区别变得很重要。
利用 ColBERT 进行高精度重排，实现高度精细的令牌级相似性估计，并获得高精度结果。它也比传统的交叉编码器重排更快。由于 Qdrant 原生支持多向量，因此这很容易集成到您的搜索应用程序中。
# Step 1: Retrieve hybrid results using dense and sparse queries
hybrid_results = client.search(
collection_name="legal-hybrid-search",
query_vector=dense_vector,
query_sparse_vector=sparse_vector,
limit=20,
with_payload=True
)
# Step 2: Tokenize the query using ColBERT
colbert_query_tokens = colbert_model.query_tokenize(query_text)
# Step 3: Score and rerank results using ColBERT token-level scoring
reranked = sorted(
hybrid_results,
key=lambda doc: colbert_model.score(
colbert_query_tokens,
colbert_model.doc_tokenize(doc["payload"]["document"])
),
reverse=True
)
# Step 4: Return top-k reranked results
final_results = reranked[:5]
优先考虑搜索排名中最重要的法律逻辑
并非每个条款都是平等的。例如，法律专业人士通常更关心特定条款、管辖权或案件类型。
Qdrant 的 分数提升重排器 允许您将领域特定逻辑（例如，管辖权或近期案件）直接集成到搜索排名中，确保结果与法律业务规则精确对齐。
POST /collections/legal-docs/points/query
{
"prefetch": {
"query": [0.21, 0.77, ...],
"limit": 50
},
"query": {
"formula": {
"sum": [
"$score", // dense semantic match
{
"mult": [0.6, { "key": "section", "match": { "any": ["Clause", "Provision", "Section"] } }]
},
{
"mult": [0.3, { "key": "heading", "match": { "any": ["Definitions", "Governing Law", "Termination"] } }]
},
{
"mult": [0.1, { "key": "paragraph_type", "match": { "any": ["Interpretation", "Remedy"] } }]
}
]
}
}
}
确保可扩展性和高性能
即使是最精确的系统，如果无法处理负载或保持成本效益，也可能失败。一旦您的 LegalTech 产品达到显著使用量，索引速度和操作效率就变得与相关性同样重要。Qdrant 的功能也可以解决这些挑战。
高效的索引和检索技术
法律数据集不断增长，计算费用也在增加。从 GPU 加速到量化，Qdrant 为团队提供了在不螺旋式上升成本的情况下进行扩展的工具。
GPU 索引 将索引速度比 CPU 方法加快了 10 倍，通过 Vulkan API 提供与现代 GPU 的供应商无关的兼容性。
向量量化 压缩嵌入，显著降低内存和运营成本。这会导致准确性降低，因此请仔细考虑此选项。例如，Qdrant 用户 LawMe 使用二值量化来经济高效地为其 AI 法律助手添加更多数据。
入门：选择您的搜索基础设施
在私有、云或混合环境中部署，而不会牺牲控制权
无论您处于哪个阶段——原型或生产——您的堆栈都必须满足工程和合规性需求。Qdrant 支持灵活的部署策略，包括托管云和混合云，以及通过Docker提供的开源解决方案，从而实现法律数据的轻松扩展和安全管理。
借助响应式支持和内置工具快速构建和迭代
复杂的法律 AI 应用程序可能需要额外的支持。Qdrant 的开源承诺、FastEmbed 集成和响应迅速的团队有助于扫清您实现价值的障碍。
我们在 Qdrant Discord 频道上响应迅速，拥有免费的 Qdrant 云层级，致力于开源，并拥有出色的 文档。此外，请通过我们的 FastEmbed 集成 查看嵌入工作流，以简化推理过程。
探索性与交互式开发
法律搜索通常需要迭代——调整提示、重排权重或理解某个条款排名低的原因。Qdrant 的 Web UI 通过交互式实验、基于 HTTP 的调用、视觉调试和语义相似性可视化，使这些循环可见且可操作。
企业级功能
从律师事务所到全球 SaaS 提供商，企业 LegalTech 构建者需要可审计性、控制和合规性。Qdrant 拥有让安全团队满意的功能。
Qdrant 的企业级功能，包括 RBAC（包括在云上）、SSO、数据库 API 密钥（低至向量级别）、全面的监控和可观测性，确保大规模安全、合规和可管理的部署。
Qdrant 还符合 SOC II Type II 和 HIPAA 标准（链接）。
构建在规模上平衡准确性、合规性和成本的法律 AI
挑战不仅仅是构建一个能用的东西，而是在法律审查下以经济高效的方式大规模构建一个能用的东西。Qdrant 为 LegalTech 团队提供了这种优势。
成功应对 LegalTech 挑战需要在准确性、合规性、可扩展性和成本之间进行仔细平衡。Qdrant 提供了一个全面、灵活且强大的向量搜索堆栈，赋能 LegalTech 构建强大可靠的 AI 应用程序。
准备好构建了吗？立即通过 Qdrant Cloud 开始探索 Qdrant 的功能，以战略性地管理和推进您的法律科技应用程序。
