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# APIs de Almacén de Vectores

Las APIs de Almacenamiento de Vectores te permiten crear, gestionar y buscar almacenes de vectores en Rememberizer. Los almacenes de vectores te permiten almacenar y recuperar documentos utilizando búsqueda por similitud semántica.

## Puntos de acceso de almacenamiento vectorial disponibles

### Puntos finales de gestión

* [Obtener información del almacén de vectores](/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/get-vector-stores-information.md)
* [Obtener una lista de documentos en un almacén de vectores](/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md)
* [Obtener la información de un documento](/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/get-the-information-of-a-document.md)

### Operaciones de Documentos

* [Agregar nuevo documento de texto a un Almacén de Vectores](/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md)
* [Subir archivos a un Almacén de Vectores](/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md)
* [Actualizar el contenido de un archivo en un Almacén de Vectores](/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md)
* [Eliminar un documento en el Almacén de Vectores](/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md)

### Operaciones de Búsqueda

* [Buscar documentos en el Almacén de Vectores por similitud semántica](/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md)

## Creando un Almacén de Vectores

Para crear un nuevo Almacén de Vectores, utiliza el siguiente endpoint:

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

### Cuerpo de la Solicitud

```json
{
  "name": "Nombre de la tienda",
  "description": "Descripción de la tienda",
  "embedding_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "indexing_algorithm": "ivfflat",
  "vector_dimension": 128,
  "search_metric": "cosine_distance"
}
```

### Respuesta

```json
{
  "id": "store_id",
  "name": "Nombre de la tienda Vector",
  "description": "Descripción de la tienda",
  "created": "2023-05-01T00:00:00Z",
  "modified": "2023-05-01T00:00:00Z"
}
```

## Configuraciones de Almacenamiento de Vectores

Para recuperar las configuraciones disponibles para los almacenes de vectores, utiliza:

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

Esto devolverá los modelos de incrustación disponibles, algoritmos de indexación y métricas de búsqueda que se pueden utilizar al crear o configurar almacenes de vectores.

## Autenticación

Todos los puntos finales de Vector Store requieren autenticación utilizando:

* Token JWT para operaciones de gestión
* Clave API para operaciones de documentos y búsqueda


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## 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/es/recursos-para-desarrolladores/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.