Obtener la información de un documento

get

Retrieve the information of a document in a Vector Store.

Path parameters

vector-store-idstringRequired

The ID of the vector store.

document-idintegerRequired

The ID of the document.

Header parameters

x-api-keystringRequired

The API key for authentication.

Responses

200

Document details retrieved successfully.

application/json

get

/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id}

HTTPcURLJavaScriptPython

GET /api/v1/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id} HTTP/1.1
Host: api.rememberizer.ai
x-api-key: text
Accept: */*

200

Document details retrieved successfully.

{
  "id": 1,
  "name": "text",
  "type": "text",
  "vector_store": "text",
  "size": 1,
  "status": "text",
  "processing_status": "text",
  "indexed_on": "2026-01-29T00:19:43.947Z",
  "status_error_message": "text",
  "created": "2026-01-29T00:19:43.947Z",
  "modified": "2026-01-29T00:19:43.947Z"
}

Ejemplos de Solicitudes

cURL

curl -X GET \
  https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/vs_abc123/documents/1234 \
  -H "x-api-key: TU_API_KEY"

Reemplaza TU_API_KEY con tu clave API real de Vector Store, vs_abc123 con tu ID de Vector Store, y 1234 con el ID del documento.

JavaScript

Python

Parámetros de Ruta

Parámetro	Tipo	Descripción
vector-store-id	cadena	Requerido. El ID de la tienda de vectores que contiene el documento.
document-id	entero	Requerido. El ID del documento a recuperar.

Formato de Respuesta

{
  "id": 1234,
  "name": "Manual del Producto.pdf",
  "type": "application/pdf",
  "vector_store": "vs_abc123",
  "size": 250000,
  "status": "indexado",
  "processing_status": "completado",
  "indexed_on": "2023-06-15T10:30:00Z",
  "status_error_message": null,
  "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
  "modified": "2023-06-15T10:30:00Z"
}

Autenticación

Este endpoint requiere autenticación utilizando una clave API en el encabezado x-api-key.

Respuestas de Error

Código de Estado	Descripción
401	No Autorizado - Clave API inválida o faltante
404	No Encontrado - Almacén de Vectores o documento no encontrado
500	Error Interno del Servidor

Este endpoint recupera información detallada sobre un documento específico en el almacén de vectores. Es útil para verificar el estado de procesamiento de documentos individuales y recuperar metadatos como tipo de archivo, tamaño y marcas de tiempo. Esto puede ser particularmente útil al solucionar problemas con el procesamiento de documentos o cuando necesitas verificar que un documento fue indexado correctamente.