# Recuperar contenidos de documentos

{% openapi src="<https://983989491-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FeFTiuIsKOMpUEE73g7bP%2Fuploads%2Fgit-blob-77b6137eeb641262ec8e531c78123c02b825b865%2Frememberizer_openapi.yml?alt=media&token=03079f98-60fe-4914-9e1b-443e008fd108>" path="/documents/{document\_id}/contents/" method="get" %}
[rememberizer\_openapi.yml](https://983989491-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FeFTiuIsKOMpUEE73g7bP%2Fuploads%2Fgit-blob-77b6137eeb641262ec8e531c78123c02b825b865%2Frememberizer_openapi.yml?alt=media\&token=03079f98-60fe-4914-9e1b-443e008fd108)
{% endopenapi %}

## Ejemplos de Solicitudes

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

```bash
curl -X GET \
  "https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/12345/contents/?start_chunk=0&end_chunk=20" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
```

{% hint style="info" %}
Reemplace `YOUR_JWT_TOKEN` con su token JWT real y `12345` con un ID de documento real.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
const getDocumentContents = async (documentId, startChunk = 0, endChunk = 20) => {
  const url = new URL(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/${documentId}/contents/`);
  url.searchParams.append('start_chunk', startChunk);
  url.searchParams.append('end_chunk', endChunk);
  
  const response = await fetch(url.toString(), {
    method: 'GET',
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
    }
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
  
  // Si hay más fragmentos, puede obtenerlos
  if (data.end_chunk < totalChunks) {
    // Obtener el siguiente conjunto de fragmentos
    await getDocumentContents(documentId, data.end_chunk, data.end_chunk + 20);
  }
};

getDocumentContents(12345);
```

{% hint style="info" %}
Reemplace `YOUR_JWT_TOKEN` con su token JWT real y `12345` con un ID de documento real.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```python
import requests

def get_document_contents(document_id, start_chunk=0, end_chunk=20):
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
    }
    
    params = {
        "start_chunk": start_chunk,
        "end_chunk": end_chunk
    }
    
    response = requests.get(
        f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/{document_id}/contents/",
        headers=headers,
        params=params
    )
    
    data = response.json()
    print(data)
    
    # Si hay más fragmentos, puede obtenerlos
    # Este es un ejemplo simplista - puede que desee implementar una verificación de recursión adecuada
    if 'end_chunk' in data and data['end_chunk'] < total_chunks:
        get_document_contents(document_id, data['end_chunk'], data['end_chunk'] + 20)

get_document_contents(12345)
```

{% hint style="info" %}
Reemplace `YOUR_JWT_TOKEN` con su token JWT real y `12345` con un ID de documento real.
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## Parámetros de Ruta

| Parámetro    | Tipo   | Descripción                                                           |
| ------------ | ------ | --------------------------------------------------------------------- |
| document\_id | entero | **Requerido.** El ID del documento para el cual recuperar contenidos. |

## Parámetros de Consulta

| Parámetro    | Tipo   | Descripción                                                                  |
| ------------ | ------ | ---------------------------------------------------------------------------- |
| start\_chunk | entero | El índice del fragmento inicial. El valor predeterminado es 0.               |
| end\_chunk   | entero | El índice del fragmento final. El valor predeterminado es start\_chunk + 20. |

## Formato de Respuesta

```json
{
  "content": "El texto completo del contenido de los fragmentos del documento...",
  "end_chunk": 20
}
```

## Respuestas de Error

| Código de Estado | Descripción                |
| ---------------- | -------------------------- |
| 404              | Documento no encontrado    |
| 500              | Error interno del servidor |

## Paginación para Documentos Grandes

Para documentos grandes, el contenido se divide en fragmentos. Puedes recuperar el documento completo haciendo múltiples solicitudes:

1. Haz una solicitud inicial con `start_chunk=0`
2. Usa el valor `end_chunk` devuelto como `start_chunk` para la siguiente solicitud
3. Continúa hasta que hayas recuperado todos los fragmentos

Este endpoint devuelve el contenido de texto sin procesar de un documento, lo que te permite acceder a toda la información para un procesamiento o análisis detallado.