# Hent en liste over dokumenter i en Vektorbutik

{% openapi src="<https://github.com/skydeckai/rememberizer-docs/blob/production/da/.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml>" path="/vector-stores/{vector-store-id}/documents" method="get" %}
<https://github.com/skydeckai/rememberizer-docs/blob/production/da/.gitbook/assets/rememberizer_openapi.yml>
{% endopenapi %}

## Eksempelanmodninger

{% tabs %}
{% tab title="cURL" %}

```bash
curl -X GET \
  https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/vs_abc123/documents \
  -H "x-api-key: DIN_API_NØGLE"
```

{% hint style="info" %}
Erstat `DIN_API_NØGLE` med din faktiske Vector Store API-nøgle og `vs_abc123` med din Vector Store ID.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
const getVectorStoreDocuments = async (vectorStoreId) => {
  const response = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/${vectorStoreId}/documents`, {
    method: 'GET',
    headers: {
      'x-api-key': 'DIN_API_NØGLE'
    }
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
};

getVectorStoreDocuments('vs_abc123');
```

{% hint style="info" %}
Erstat `DIN_API_NØGLE` med din faktiske Vector Store API-nøgle og `vs_abc123` med din Vector Store ID.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```python
import requests

def get_vector_store_documents(vector_store_id):
    headers = {
        "x-api-key": "DIN_API_NØGLE"
    }
    
    response = requests.get(
        f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/{vector_store_id}/documents",
        headers=headers
    )
    
    data = response.json()
    print(data)

get_vector_store_documents('vs_abc123')
```

{% hint style="info" %}
Erstat `DIN_API_NØGLE` med din faktiske Vector Store API-nøgle og `vs_abc123` med din Vector Store ID.
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## Sti Parametre

| Parameter       | Type   | Beskrivelse                                                            |
| --------------- | ------ | ---------------------------------------------------------------------- |
| vector-store-id | string | **Påkrævet.** ID'en på vektorbutikken, som dokumenter skal listes fra. |

## Responsformat

```json
[
  {
    "id": 1234,
    "name": "Produktmanual.pdf",
    "type": "application/pdf",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 250000,
    "status": "indekseret",
    "processing_status": "færdiggjort",
    "indexed_on": "2023-06-15T10:30:00Z",
    "status_error_message": null,
    "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
    "modified": "2023-06-15T10:30:00Z"
  },
  {
    "id": 1235,
    "name": "Tekniske specifikationer.docx",
    "type": "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 125000,
    "status": "indekseret",
    "processing_status": "færdiggjort",
    "indexed_on": "2023-06-15T11:45:00Z",
    "status_error_message": null,
    "created": "2023-06-15T11:30:00Z",
    "modified": "2023-06-15T11:45:00Z"
  }
]
```

## Godkendelse

Denne endpoint kræver godkendelse ved hjælp af en API-nøgle i `x-api-key` headeren.

## Fejlrespons

| Statuskode | Beskrivelse                                      |
| ---------- | ------------------------------------------------ |
| 401        | Uautoriseret - Ugyldig eller manglende API-nøgle |
| 404        | Ikke fundet - Vektorbutik ikke fundet            |
| 500        | Intern serverfejl                                |

Denne endpoint henter en liste over alle dokumenter, der er gemt i den angivne vektorbutik. Den giver metadata om hvert dokument, herunder dokumentets behandlingsstatus, størrelse og indekseret tidsstempel. Disse oplysninger er nyttige til at overvåge indholdet i din vektorbutik og kontrollere dokumentets behandlingsstatus.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.rememberizer.ai/da/udviklerressourcer/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.