Rememberizer Docs
anmeldenMelden Sie sich anKontaktiere uns
Deutsch
Deutsch
  • Warum Rememberizer?
  • Hintergrund
    • Was sind Vektor-Embeddings und Vektor-Datenbanken?
    • Glossar
    • Standardisierte Terminologie
  • Persönliche Nutzung
    • Erste Schritte
      • Durchsuche dein Wissen
      • Zugriff auf Mementos-Filter
      • Allgemeines Wissen
      • Verwalte dein eingebettetes Wissen
  • Integrationen
    • Rememberizer App
    • Rememberizer Slack-Integration
    • Rememberizer Google Drive-Integration
    • Rememberizer Dropbox-Integration
    • Rememberizer Gmail-Integration
    • Rememberizer Memory-Integration
    • Rememberizer MCP-Server
    • Drittanbieter-Apps verwalten
  • Entwicklerressourcen
    • Entwicklerübersicht
  • Integrationsoptionen
    • Registrierung und Verwendung von API-Schlüsseln
    • Registrierung von Rememberizer-Apps
    • Autorisierung von Rememberizer-Apps
    • Erstellung eines Rememberizer GPT
    • LangChain-Integration
    • Vektor-Speicher
    • Talk-to-Slack die Beispiel-Webanwendung
  • Unternehmensintegration
    • Muster der Unternehmensintegration
  • API-Referenz
    • API-Dokumentation Startseite
    • Authentifizierung
  • Kern-APIs
    • Dokumente nach semantischer Ähnlichkeit suchen
    • Dokumente abrufen
    • Inhalte von Dokumenten abrufen
    • Slack-Inhalte abrufen
    • Inhalte an Rememberizer merken
  • Konto & Konfiguration
    • Aktuelle Kontodetails des Benutzers abrufen
    • Verfügbare Datenquellenintegrationen auflisten
    • Mementos
    • Alle hinzugefügten öffentlichen Kenntnisse abrufen
  • Vektor-Speicher-APIs
    • Dokumentation zum Vektor-Speicher
    • Vektor-Speicherinformationen abrufen
    • Liste der Dokumente in einem Vektor-Speicher abrufen
    • Dokumentinformationen abrufen
    • Neues Textdokument zu einem Vektor-Speicher hinzufügen
    • Dateien in einen Vektor-Speicher hochladen
    • Dateiinhalte in einem Vektor-Speicher aktualisieren
    • Ein Dokument im Vektor-Speicher entfernen
    • Nach Dokumenten im Vektor-Speicher anhand semantischer Ähnlichkeit suchen
  • Zusätzliche Ressourcen
    • Hinweise
      • Nutzungsbedingungen
      • Datenschutzrichtlinie
      • B2B
        • Über Reddit Agent
  • Veröffentlichungen
    • Versionshinweise Startseite
  • 2025 Veröffentlichungen
    • 25. Apr 2025
    • 18. Apr 2025
    • 11. Apr 2025
    • 4. Apr 2025
    • 28. Mär 2025
    • 21. Mär 2025
    • 14. Mär 2025
    • 17. Jan 2025
  • 2024 Veröffentlichungen
    • 27. Dez 2024
    • 20. Dez 2024
    • 13. Dez 2024
    • 6. Dez 2024
  • 29. Nov 2024
  • 22. Nov 2024
  • 15. Nov 2024
  • 8. Nov 2024
  • 1. Nov 2024
  • 25. Okt 2024
  • 18. Okt 2024
  • 11. Okt 2024
  • 4. Okt 2024
  • 27. Sep 2024
  • 20. Sep 2024
  • 13. Sep 2024
  • 16. Aug 2024
  • 9. Aug 2024
  • 2. Aug 2024
  • 26. Juli 2024
  • 12. Juli 2024
  • 28. Juni 2024
  • 14. Juni 2024
  • 31. Mai 2024
  • 17. Mai 2024
  • 10. Mai 2024
  • 26. Apr 2024
  • 19. Apr 2024
  • 12. Apr 2024
  • 5. Apr 2024
  • 25. März 2024
  • 18. März 2024
  • 11. März 2024
  • 4. März 2024
  • 26. Feb 2024
  • 19. Feb 2024
  • 12. Feb 2024
  • 5. Feb 2024
  • 29. Jan 2024
  • 22. Jan 2024
  • 15. Jan 2024
  • LLM-Dokumentation
    • Rememberizer LLM Bereit Dokumentation
Powered by GitBook
On this page
  • Übersicht über die Entwicklerfunktionen von Rememberizer
  • Kernkomponenten
  • Authentifizierungsoptionen
  • Entwicklerdokumentation Fahrplan
  • Erste Schritte
  • Kernfunktionen
  • API-Referenz
  • Beispiele und Beispielcode
  • Beispiel-Integrationsfluss
  • Nächste Schritte
  1. Entwicklerressourcen

Entwicklerübersicht

Übersicht über die Entwicklerwerkzeuge, APIs und Integrationsmöglichkeiten von Rememberizer

Willkommen in der Entwicklerdokumentation von Rememberizer. Dieser Abschnitt bietet umfassende Informationen zu den Tools, APIs und Integrationsmöglichkeiten, die Entwicklern zur Verfügung stehen, die mit den semantischen Such- und Wissensmanagement-Funktionen von Rememberizer arbeiten.

Übersicht über die Entwicklerfunktionen von Rememberizer

Rememberizer bietet eine robuste Sammlung von Entwicklerwerkzeugen, die Ihnen helfen, leistungsstarke semantische Suchfunktionen in Ihre Anwendungen zu integrieren. Als Entwickler können Sie:

  • Zugriff auf semantische Suche über RESTful APIs mit Vektor-Einbettungstechnologie

  • Rememberizer in Ihre eigenen Anwendungen integrieren mit OAuth2 oder API-Schlüsseln

  • Benutzerdefinierte Anwendungen erstellen, die auf den Wissensbasen der Benutzer basieren

  • Vektor-Speicher erstellen für spezialisierte semantische Suchdatenbanken

  • Verbindung zu KI-Modellen herstellen, einschließlich OpenAI GPTs und LangChain

Kernkomponenten

Die Architektur von Rememberizer besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten, die zusammenarbeiten, um ein umfassendes Wissensmanagement- und semantisches Suchsystem bereitzustellen:

Komponente
Beschreibung

API-Dienst

RESTful-Endpunkte, die Zugriff auf die Funktionen von Rememberizer bieten

Authentifizierungssystem

OAuth2- und API-Schlüsselverwaltung für sicheren Zugriff

Vektor-Datenbanken

Spezialisierte Datenbanken, die für die semantische Suche optimiert sind

Mementos

Konfigurierbare Zugriffsfilter für Wissensquellen

Integrationen

Verbindungen zu externen Datenquellen (Slack, Google Drive usw.)

Dokumentenverarbeitung

Systeme zum Chunking, Einbetten und Indizieren von Inhalten

Authentifizierungsoptionen

Rememberizer unterstützt zwei primäre Authentifizierungsmethoden:

  1. OAuth2-Authentifizierung: Für Anwendungen, die Zugriff auf spezifische Benutzerdaten und Dokumente benötigen. Dieser Ablauf ermöglicht es Benutzern, Ihre Anwendung zu autorisieren, um auf ihr Wissen über konfigurierbare Mementos zuzugreifen.

  2. API-Schlüssel-Authentifizierung: Für den direkten Zugriff auf Vektor-Speicher oder gemeinsame Wissensdatenbanken, ohne den OAuth-Ablauf. Dies bietet einen einfacheren Integrationsweg für Anwendungen, die keine benutzerspezifischen Daten benötigen.

Entwicklerdokumentation Fahrplan

Diese Dokumentation ist so organisiert, dass Sie schnell die Informationen finden, die Sie benötigen:

Erste Schritte

Kernfunktionen

API-Referenz

  • Authentifizierung, Suche, Dokumentenverwaltung und weitere spezialisierte Endpunkte

Beispiele und Beispielcode

Beispiel-Integrationsfluss

Hier ist ein typischer Ablauf zur Integration von Rememberizer in Ihre Anwendung:

  1. Registrieren Sie eine Anwendung im Rememberizer-Entwicklerportal

  2. Implementieren Sie die OAuth2-Authentifizierung in Ihrer Anwendung

  3. Fordern Sie Zugriff auf die Benutzererinnerungen an

  4. Führen Sie API-Aufrufe durch, um Wissen zu suchen und abzurufen

  5. Verarbeiten und zeigen Sie die Ergebnisse in Ihrer Anwendung an

// Beispiel: Authentifizierte API-Anfrage mit OAuth-Token
async function searchUserKnowledge(query, token) {
  const response = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/search/', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${token}`,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({ query })
  });
  return response.json();
}

Nächste Schritte

PreviousDrittanbieter-Apps verwaltenNextRegistrierung und Verwendung von API-Schlüsseln

Last updated 22 days ago

- Entwickleranwendungen erstellen

- OAuth2-Autorisierung implementieren

- Mit der API-Schlüssel-Authentifizierung arbeiten

- Erstellen und Verwalten von semantischen Suchdatenbanken

- Integration mit OpenAIs GPT-Modellen

- Verbindung mit LangChain-Anwendungen

- Architekturmuster für Unternehmensbereitstellungen

- Umfassende API-Referenz

- Beispielintegration

Beginnen Sie mit der , um Client-Anmeldeinformationen zu erhalten, und erkunden Sie dann die , um mehr über die verfügbaren Endpunkte zu erfahren.

Registrierung von Rememberizer-Apps
Autorisierung von Rememberizer-Apps
Registrierung und Verwendung von API-Schlüsseln
Vektor-Speicher
Einen Rememberizer GPT erstellen
LangChain-Integration
Integrationsmuster für Unternehmen
API-Dokumentation
Talk-to-Slack Beispiel-Webanwendung
Registrierung Ihrer Anwendung
API-Dokumentation