如何借助AI的力量，让每一个员工都化身超级个体？

美国头部的法律软件公司Filevine 的经验值得借鉴。

Filevine 覆盖了全球超过 5,000 家律所、70,000+ 用户，处理文档数量高达十亿份，平均每小时就要处理约 1,500 起案件，然而公司的员工规模仅有500-1000人。

但律师不是流水线工人，他们面对的每一个咨询都是非标准案件，背后隐藏着大量的复杂的知识以及非结构化数据，比如

• 一个案件通常包括数千份文件，包括法庭文件、诉状和命令、证词记录和专家证人陈述、历史案件档案和先例文件

• 律师需要通过电子邮件、短信和录音对话沟通客户，所有消息必须结合完整语境理解；

• 医疗记录需要结合法律责任划分分析；此外复杂的医疗记录，每个病人通常有数百页

• 法院判例必须匹配地域与时间线的约束；

• 每一个术语都有“法律上下文”意义（例如“discovery”，在美国法律里不是“发现”，而是“证据交换”）；

那么如何让律师变身超级个体，Filevine 又是如何用这么小的企业规模，撑起如此庞大的业务量的？

AI与向量数据库，是其突围的重要方向。

01 

为什么通用的大模型解决不了法律行业的问题

在这个到处都在用“AI 做生成”的时代，法律行业是为数不多将重点放在检索上的行业。

原因很简单，传统生成式AI很好，但有幻觉，而法律行业对幻觉的容忍度为0。因此，与多数创造性的工种不同，在传统的法律工作流程中，律师60–80% 的时间，都被花在寻找、过滤、对齐法律条文以及各种信息上，每天消耗的时间至少6小时起步。能够帮律师解决这无异议的六小时资料搜寻时间，就解决了行业最大的痛点。

那么，如何做好资料搜寻？

Filevine 最早尝试过传统 NLP 系统、关键词索引引擎，但最终全部以败北收场，因为这两类方案，全都解决不了NLP无法理解专有名词（例如“brief”既可以是摘要，也可以是某类诉状）；无法串联上下文（一个术语在不同案件中意义不同）的这两大弊病。

做了失败经验复盘之后，Filevine 很快意识到，他们必须建立一套能够以“案件”为单位构建上下文的系统。这就是他们称之为“真正的数据意识（Data Awareness）”的开端——不是能搜到什么，而是能理解“这个案件当前阶段，需要哪些信息”。

02  

为什么是向量数据库会成为法律AI的心脏

在正式开始做 AI 法律产品之前，Filevine 先做了一件“不性感”的事：数据基础设施重建。

他们有三条关键判断：

1. 搜索才是核心，不是生成
   

    AI 要给出建议，得先知道“你手头有什么”——这是搜索范畴，不是 LLM 的强项。

2. 通用embedding模型不行，法律需要定制语义空间
   

    Filevine 基于真实法律文档和医疗记录微调了embedding模型，专门用于案件、判例、法条、医学术语的表示。

3. 数据要“活着”才能被 AI 用起来
   

    所有生成的向量，需要被一个实时、高性能、支持数十亿量级的系统索引和调度。

而这套架构的心脏，就是 Zilliz Cloud向量数据库。

作为承托整个 AI 法律引擎的基础，Zilliz Cloud可以为Filevine提供以下能力：

• 存储和索引目前系统中超过 30 亿个embedding向量，对应上亿份案件材料；

• 足够的弹性，保证系统即使未来扩张到400 亿向量目标规模下仍可低延迟响应；

• 采用真正的语义检索（vector-based semantic search），打破关键词屏障，让系统能“理解”法律语言的上下文；

• 满足 HIPAA、SOC 2 Type 2 等监管标准，支持密钥管理、访问审计、数据隔离；

• 支持自定义embedding模型

在Filevine AI 负责人 Brianna Connelly看来，“Zilliz 让我们在底层具备了像人一样‘理解案件’的能力。”

03 

基于Zilliz Cloud，Filevine如何成为法律AI的一匹黑马？

基于 Zilliz Cloud ，Filevine 构建了一整套拥有完整的端到端数据的“任务驱动型 AI 应用”产品体系，每个都扎实解决一个法律痛点：

🧠 Chat your case：

通过直观的自然语言界面，允许律师询问有关其案件的问题，并从完整的案件文件中获得即时、准确的答案。

📝 AI Fields:：

用语义模型识别并提取判决日期、伤残程度、法官名字等结构字段，让原本手填的数据能够自动生成。

📄 Demands AI：

从所有相关文件中提取综合案件信息，草拟符合证据逻辑与法律格式的正式文件，律师只需审校调整。

⚖️Deposition Co-pilot：

在取证、证据交换和文件审查过程中提供实时协助，让律师在最需要的时候能够即时获取案件信息。

将以上功能整合，就像给律师安排一个超级全能且随时响应的超级助理，不仅任务效率成倍提升：几小时的材料准备压缩为几分钟；同时保障了律师能够避免工作疏漏，增强论据完整性；通过更准确、更全面、更实时响应的服务，最终带来客户体验的极大提升，与整体案件胜率的增加。

04

 为什么是 Zilliz 

向量数据库是整套业务系统的心脏，Filevine 在选型过程中慎之又慎，在测试了 Qdrant、Weaviate 等多个向量数据库产品之后，最终选择Zilliz Cloud的原因可以归结为五点：

（1）真正的海量数据处理能力与超高性能

法律是一个“超长尾 + 超多文档”的行业。Zilliz Cloud是能为数不多能稳定托管和扩展至 400 亿向量级别的数据库。且在面对真实业务压力测试中（30 亿→400 亿向量场景），Zilliz 平均响应速度比替代方案快 30–50%，这在高频查询场景下是决定性差距。

（2） 安全第一的架构

法律信息非常敏感，因此向量数据库必须满足企业级合规控制、私钥管理、访问审计功能全覆盖，Zilliz Cloud在设计伊始就考虑到了以上问题，通过 SOC 2 Type 2 认证和全面的安全控制，让其尤其擅长管理处理敏感数据。

（3）开源基因带来的灵活性

Zilliz 基于开源 Milvus 项目，生态活跃、社区响应快，Filevine 可以自定义数据pipeline与索引策略，而不必被平台所限制。

（4）成本和部署运维效率

Zilliz Cloud 的部署极其轻量，不需要复杂架构调整即可接入，可以大幅减少 DevOps 负担。

（5）经过大规模验证

Zilliz 已被 PayPal、Salesforce 和 Cohesity 等大型企业采用，证明了其大规模处理关键任务应用程序的能力。

结语

放眼未来 ，Zilliz Cloud 与Filevine还计划继续增大双方的合作范围，包括：

• 通过定制的 AI 套餐产品，向更多客户推出 AI 功能

• 高级推理：在更复杂的 Agentic workflows和推理增强系统中落地Zilliz Cloud

• 多模态分析：扩展文本以外的语义理解功能，包括图像、音频和视频等

• Workflow集成：将 AI 能力深度嵌入法律业务的每一道流程

在Filevine看来：无论法律类AI还是更多行业的AI产品，其本质都不是取代传统人类，而是通过向量数据库等产品，来解决人类工作中的脏活、累活，以及多数无意义的案头工作。在这个过程中，如何做好数据的管理与挖掘，往往是变革的第一步。