# Vektor-Speicher-APIs

Die Vektor-Store-APIs ermöglichen es Ihnen, Vektor-Stores in Rememberizer zu erstellen, zu verwalten und zu durchsuchen. Vektor-Stores ermöglichen es Ihnen, Dokumente mithilfe von semantischer Ähnlichkeitssuche zu speichern und abzurufen.

## Verfügbare Vektor-Store-Endpunkte

### Verwaltungsendpunkte

* [Informationen zum Vektor-Speicher abrufen](/de/entwicklerressourcen/api-docs/vector-store/get-vector-stores-information.md)
* [Eine Liste von Dokumenten in einem Vektor-Speicher abrufen](/de/entwicklerressourcen/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md)
* [Die Informationen eines Dokuments abrufen](/de/entwicklerressourcen/api-docs/vector-store/get-the-information-of-a-document.md)

### Dokumentoperationen

* [Neues Textdokument zu einem Vektor-Store hinzufügen](/de/entwicklerressourcen/api-docs/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md)
* [Dateien in einen Vektor-Store hochladen](/de/entwicklerressourcen/api-docs/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md)
* [Inhalt einer Datei in einem Vektor-Store aktualisieren](/de/entwicklerressourcen/api-docs/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md)
* [Ein Dokument im Vektor-Store entfernen](/de/entwicklerressourcen/api-docs/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md)

### Suchoperationen

* [Nach Vektor-Store-Dokumenten anhand semantischer Ähnlichkeit suchen](/de/entwicklerressourcen/api-docs/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md)

## Erstellen eines Vektor-Speichers

Um einen neuen Vektor-Speicher zu erstellen, verwenden Sie den folgenden Endpunkt:

```
POST /api/v1/vector-stores/
```

### Anfragekörper

```json
{
  "name": "Ladenname",
  "description": "Ladenbeschreibung",
  "embedding_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "indexing_algorithm": "ivfflat",
  "vector_dimension": 128,
  "search_metric": "cosine_distance"
}
```

### Antwort

```json
{
  "id": "store_id",
  "name": "Vektor Speicher Name",
  "description": "Speicherbeschreibung",
  "created": "2023-05-01T00:00:00Z",
  "modified": "2023-05-01T00:00:00Z"
}
```

## Vektor-Speicher-Konfigurationen

Um verfügbare Konfigurationen für Vektor-Speicher abzurufen, verwenden Sie:

```
GET /api/v1/vector-stores/configs
```

Dies gibt verfügbare Einbettungsmodelle, Indexierungsalgorithmen und Suchmetriken zurück, die beim Erstellen oder Konfigurieren von Vektor-Speichern verwendet werden können.

## Authentifizierung

Alle Vector Store-Endpunkte erfordern eine Authentifizierung entweder mit:

* JWT-Token für Verwaltungsoperationen
* API-Schlüssel für Dokumenten- und Suchoperationen


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# 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/de/entwicklerressourcen/api-docs/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.