# Subir archivos a un Almacén de Vectores

{% 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="/vector-stores/{vector-store-id}/documents/upload" method="post" %}
[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 POST \
  https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/vs_abc123/documents/upload \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -F "files=@/path/to/document1.pdf" \
  -F "files=@/path/to/document2.docx"
```

{% hint style="info" %}
Reemplace `YOUR_API_KEY` con su clave API real de Vector Store, `vs_abc123` con su ID de Vector Store, y proporcione las rutas a sus archivos locales.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
const uploadFiles = async (vectorStoreId, files) => {
  const formData = new FormData();
  
  // Agregar múltiples archivos a los datos del formulario
  for (const file of files) {
    formData.append('files', file);
  }
  
  const response = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/${vectorStoreId}/documents/upload`, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'x-api-key': 'YOUR_API_KEY'
      // Nota: No establezca el encabezado Content-Type, se establecerá automáticamente con el límite correcto
    },
    body: formData
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
};

// Ejemplo de uso con el elemento de entrada de archivo
const fileInput = document.getElementById('fileInput');
uploadFiles('vs_abc123', fileInput.files);
```

{% hint style="info" %}
Reemplace `YOUR_API_KEY` con su clave API real de Vector Store y `vs_abc123` con su ID de Vector Store.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```python
import requests

def upload_files(vector_store_id, file_paths):
    headers = {
        "x-api-key": "YOUR_API_KEY"
    }
    
    files = [('files', (file_path.split('/')[-1], open(file_path, 'rb'))) for file_path in file_paths]
    
    response = requests.post(
        f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/{vector_store_id}/documents/upload",
        headers=headers,
        files=files
    )
    
    data = response.json()
    print(data)

upload_files('vs_abc123', ['/path/to/document1.pdf', '/path/to/document2.docx'])
```

{% hint style="info" %}
Reemplace `YOUR_API_KEY` con su clave API real de Vector Store, `vs_abc123` con su ID de Vector Store, y proporcione las rutas a sus archivos locales.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Ruby" %}

```ruby
require 'net/http'
require 'uri'
require 'json'

def upload_files(vector_store_id, file_paths)
  uri = URI("https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/#{vector_store_id}/documents/upload")
  
  # Crear un nuevo objeto HTTP
  http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port)
  http.use_ssl = true
  
  # Crear una solicitud de formulario multipart
  request = Net::HTTP::Post.new(uri)
  request['x-api-key'] = 'YOUR_API_KEY'
  
  # Crear un límite multipart
  boundary = "RubyFormBoundary#{rand(1000000)}"
  request['Content-Type'] = "multipart/form-data; boundary=#{boundary}"
  
  # Construir el cuerpo de la solicitud
  body = []
  file_paths.each do |file_path|
    file_name = File.basename(file_path)
    file_content = File.read(file_path, mode: 'rb')
    
    body << "--#{boundary}\r\n"
    body << "Content-Disposition: form-data; name=\"files\"; filename=\"#{file_name}\"\r\n"
    body << "Content-Type: #{get_content_type(file_name)}\r\n\r\n"
    body << file_content
    body << "\r\n"
  end
  body << "--#{boundary}--\r\n"
  
  request.body = body.join
  
  # Enviar la solicitud
  response = http.request(request)
  
  # Analizar y devolver la respuesta
  JSON.parse(response.body)
end
```

## Método auxiliar para determinar el tipo de contenido

def get\_content\_type(filename) ext = File.extname(filename).downcase case ext when '.pdf' then 'application/pdf' when '.doc' then 'application/msword' when '.docx' then 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document' when '.txt' then 'text/plain' when '.md' then 'text/markdown' when '.json' then 'application/json' else 'application/octet-stream' end end

## Ejemplo de uso

result = upload\_files('vs\_abc123', \['/path/to/document1.pdf', '/path/to/document2.docx']) puts result

````

{% hint style="info" %}
Reemplace `YOUR_API_KEY` con su clave API real de Vector Store, `vs_abc123` con su ID de Vector Store, y proporcione las rutas a sus archivos locales.
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## Parámetros de Ruta

| Parámetro          | Tipo   | Descripción                                                       |
|--------------------|--------|------------------------------------------------------------------|
| vector-store-id    | string | **Requerido.** El ID de la tienda de vectores a la que subir archivos. |

## Cuerpo de la Solicitud

Este endpoint acepta una solicitud `multipart/form-data` con uno o más archivos en el campo `files`.

## Formato de Respuesta

```json
{
  "documents": [
    {
      "id": 1234,
      "name": "document1.pdf",
      "type": "application/pdf",
      "size": 250000,
      "status": "processing",
      "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
      "vector_store": "vs_abc123"
    },
    {
      "id": 1235,
      "name": "document2.docx",
      "type": "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
      "size": 180000,
      "status": "processing",
      "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
      "vector_store": "vs_abc123"
    }
  ],
  "errors": []
}
````

Si algunos archivos no se pueden cargar, se enumerarán en el array `errors`:

```json
{
  "documents": [
    {
      "id": 1234,
      "name": "document1.pdf",
      "type": "application/pdf",
      "size": 250000,
      "status": "processing",
      "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
      "vector_store": "vs_abc123"
    }
  ],
  "errors": [
    {
      "file": "document2.docx",
      "error": "Formato de archivo no soportado"
    }
  ]
}
```

### Autenticación

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

### Formatos de Archivo Soportados

* PDF (`.pdf`)
* Microsoft Word (`.doc`, `.docx`)
* Microsoft Excel (`.xls`, `.xlsx`)
* Microsoft PowerPoint (`.ppt`, `.pptx`)
* Archivos de texto (`.txt`)
* Markdown (`.md`)
* JSON (`.json`)
* HTML (`.html`, `.htm`)

### Límites de Tamaño de Archivo

* Límite de tamaño de archivo individual: 50MB
* Límite de tamaño total de solicitud: 100MB
* Número máximo de archivos por solicitud: 20

### Respuestas de Error

| Código de Estado | Descripción                                                                          |
| ---------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
| 400              | Solicitud Incorrecta - No se proporcionaron archivos o formato de solicitud inválido |
| 401              | No Autorizado - Clave API inválida o faltante                                        |
| 404              | No Encontrado - Almacén de Vectores no encontrado                                    |
| 413              | Carga Útil Demasiado Grande - Los archivos exceden el límite de tamaño               |
| 415              | Tipo de Medio No Compatible - Formato de archivo no soportado                        |
| 500              | Error Interno del Servidor                                                           |
| 207              | Multi-Estado - Algunos archivos se subieron con éxito, pero otros fallaron           |

### Estado del Procesamiento

Los archivos son aceptados inicialmente con un estado de `processing`. Puedes verificar el estado de procesamiento de los documentos utilizando el endpoint [Get a List of Documents in a Vector Store](https://docs.rememberizer.ai/es/recursos-para-desarrolladores/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store). El estado final será uno de:

* `done`: El documento fue procesado con éxito
* `error`: Ocurrió un error durante el procesamiento
* `processing`: El documento aún se está procesando

El tiempo de procesamiento depende del tamaño y la complejidad del archivo. El tiempo de procesamiento típico es de entre 30 segundos a 5 minutos por documento.

### Operaciones por Lotes

Para cargar eficientemente múltiples archivos en su Almacén de Vectores, Rememberizer admite operaciones por lotes. Este enfoque ayuda a optimizar el rendimiento al tratar con grandes cantidades de documentos.

#### Implementación de Carga por Lotes

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

```python
import os
import requests
import time
import concurrent.futures
from pathlib import Path

def batch_upload_to_vector_store(vector_store_id, folder_path, batch_size=5, file_types=None):
    """
    Cargar todos los archivos de un directorio a un Almacén de Vectores en lotes
    
    Args:
        vector_store_id: ID del almacén de vectores
        folder_path: Ruta a la carpeta que contiene los archivos a cargar
        batch_size: Número de archivos a cargar en cada lote
        file_types: Lista opcional de extensiones de archivo para filtrar (por ejemplo, ['.pdf', '.docx'])
        
    Returns:
        Lista de resultados de carga
    """
    api_key = "YOUR_API_KEY"
    headers = {"x-api-key": api_key}
    
    # Obtener lista de archivos en el directorio
    files = []
    for entry in os.scandir(folder_path):
        if entry.is_file():
            file_path = Path(entry.path)
            # Filtrar por extensión de archivo si se especifica
            if file_types is None or file_path.suffix.lower() in file_types:
                files.append(file_path)
    
    print(f"Se encontraron {len(files)} archivos para cargar")
    results = []
    
    # Procesar archivos en lotes
    for i in range(0, len(files), batch_size):
        batch = files[i:i+batch_size]
        print(f"Procesando lote {i//batch_size + 1}/{(len(files) + batch_size - 1)//batch_size}: {len(batch)} archivos")
        
        # Cargar lote
        upload_files = []
        for file_path in batch:
            upload_files.append(('files', (file_path.name, open(file_path, 'rb'))))
        
        try:
            response = requests.post(
                f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/{vector_store_id}/documents/upload",
                headers=headers,
                files=upload_files
            )
            
            # Cerrar todos los manejadores de archivos
            for _, (_, file_obj) in upload_files:
                file_obj.close()
            
            if response.status_code in (200, 201, 207):
                batch_result = response.json()
                results.append(batch_result)
                print(f"Carga de lote exitosa - {len(batch_result.get('documents', []))} documentos procesados")
                
                # Verificar errores
                if batch_result.get('errors') and len(batch_result['errors']) > 0:
                    print(f"Errores encontrados: {len(batch_result['errors'])}")
                    for error in batch_result['errors']:
                        print(f"- {error['file']}: {error['error']}")
            else:
                print(f"La carga del lote falló con el código de estado {response.status_code}: {response.text}")
                results.append({"error": f"La carga del lote falló: {response.text}"})
                
        except Exception as e:
            print(f"Excepción durante la carga por lotes: {str(e)}")
            results.append({"error": str(e)})
            
            # Cerrar cualquier manejador de archivo restante en caso de excepción
            for _, (_, file_obj) in upload_files:
                try:
                    file_obj.close()
                except:
                    pass
        
        # Limitación de tasa - pausa entre lotes
        if i + batch_size < len(files):
            print("Pausando antes del siguiente lote...")
            time.sleep(2)
    
    return results

# Ejemplo de uso
results = batch_upload_to_vector_store(
    'vs_abc123',
    '/ruta/a/la/carpeta/de/documentos',
    batch_size=5,
    file_types=['.pdf', '.docx', '.txt']
)
```

{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
/**
 * Subir archivos a un Vector Store en lotes
 * 
 * @param {string} vectorStoreId - ID del Vector Store
 * @param {FileList|File[]} files - Archivos a subir
 * @param {Object} options - Opciones de configuración
 * @returns {Promise<Array>} - Lista de resultados de la subida
 */
async function batchUploadToVectorStore(vectorStoreId, files, options = {}) {
  const {
    batchSize = 5,
    delayBetweenBatches = 2000,
    onProgress = null
  } = options;
  
  const apiKey = 'YOUR_API_KEY';
  const results = [];
  const fileList = Array.from(files);
  const totalBatches = Math.ceil(fileList.length / batchSize);
  
  console.log(`Preparándose para subir ${fileList.length} archivos en ${totalBatches} lotes`);
  
  // Procesar archivos en lotes
  for (let i = 0; i < fileList.length; i += batchSize) {
    const batch = fileList.slice(i, i + batchSize);
    const batchNumber = Math.floor(i / batchSize) + 1;
    
    console.log(`Procesando lote ${batchNumber}/${totalBatches}: ${batch.length} archivos`);
    
    if (onProgress) {
      onProgress({
        currentBatch: batchNumber,
        totalBatches: totalBatches,
        filesInBatch: batch.length,
        totalFiles: fileList.length,
        completedFiles: i
      });
    }
    
    // Crear FormData para este lote
    const formData = new FormData();
    batch.forEach(file => {
      formData.append('files', file);
    });
    
    try {
      const response = await fetch(
        `https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/${vectorStoreId}/documents/upload`,
        {
          method: 'POST',
          headers: {
            'x-api-key': apiKey
          },
          body: formData
        }
      );
      
      if (response.ok) {
        const batchResult = await response.json();
        results.push(batchResult);
        
        console.log(`Lote subido con éxito - ${batchResult.documents?.length || 0} documentos procesados`);
        
        // Verificar errores
        if (batchResult.errors && batchResult.errors.length > 0) {
          console.warn(`Errores encontrados: ${batchResult.errors.length}`);
          batchResult.errors.forEach(error => {
            console.warn(`- ${error.file}: ${error.error}`);
          });
        }
      } else {
        console.error(`La subida del lote falló con estado ${response.status}: ${await response.text()}`);
        results.push({ error: `Lote fallido con estado: ${response.status}` });
      }
    } catch (error) {
      console.error(`Excepción durante la subida del lote: ${error.message}`);
      results.push({ error: error.message });
    }
    
    // Agregar retraso entre lotes para evitar limitaciones de tasa
    if (i + batchSize < fileList.length) {
      console.log(`Pausando por ${delayBetweenBatches}ms antes del siguiente lote...`);
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delayBetweenBatches));
    }
  }
  
  console.log(`Subida completa. Se procesaron ${fileList.length} archivos.`);
  return results;
}

// Ejemplo de uso con elemento de entrada de archivo
document.getElementById('upload-button').addEventListener('click', async () => {
  const fileInput = document.getElementById('file-input');
  const vectorStoreId = 'vs_abc123';
  
  const progressBar = document.getElementById('progress-bar');
  
  try {
    const results = await batchUploadToVectorStore(vectorStoreId, fileInput.files, {
      batchSize: 5,
      onProgress: (progress) => {
        // Actualizar la interfaz de progreso
        const percentage = Math.round((progress.completedFiles / progress.totalFiles) * 100);
        progressBar.style.width = `${percentage}%`;
        progressBar.textContent = `${percentage}% (Lote ${progress.currentBatch}/${progress.totalBatches})`;
      }
    });
    
    console.log('Resultados de la subida completa:', results);
  } catch (error) {
    console.error('La subida falló:', error);
  }
});
```

{% endtab %}

{% tab title="Ruby" %}

```ruby
require 'net/http'
require 'uri'
require 'json'
require 'mime/types'

# Subir archivos a un Almacén de Vectores en lotes
#
# @param vector_store_id [String] ID de la tienda de vectores
# @param folder_path [String] Ruta a la carpeta que contiene los archivos a subir
# @param batch_size [Integer] Número de archivos a subir en cada lote
# @param file_types [Array<String>] Array opcional de extensiones de archivo para filtrar
# @param delay_between_batches [Float] Segundos a esperar entre lotes
# @return [Array] Lista de resultados de carga
def batch_upload_to_vector_store(vector_store_id, folder_path, batch_size: 5, file_types: nil, delay_between_batches: 2.0)
  api_key = 'YOUR_API_KEY'
  results = []
  
  # Obtener lista de archivos en el directorio
  files = Dir.entries(folder_path)
    .select { |f| File.file?(File.join(folder_path, f)) }
    .select { |f| file_types.nil? || file_types.include?(File.extname(f).downcase) }
    .map { |f| File.join(folder_path, f) }
  
  puts "Encontrados #{files.count} archivos para cargar"
  total_batches = (files.count.to_f / batch_size).ceil
  
  # Procesar archivos en lotes
  files.each_slice(batch_size).with_index do |batch, batch_index|
    puts "Procesando lote #{batch_index + 1}/#{total_batches}: #{batch.count} archivos"
    
    # Preparar la solicitud HTTP
    uri = URI("https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/#{vector_store_id}/documents/upload")
    request = Net::HTTP::Post.new(uri)
    request['x-api-key'] = api_key
    
    # Crear un límite de formulario multipart
    boundary = "RubyBoundary#{rand(1000000)}"
    request['Content-Type'] = "multipart/form-data; boundary=#{boundary}"
    
    # Construir el cuerpo de la solicitud
    body = []
    batch.each do |file_path|
      file_name = File.basename(file_path)
      mime_type = MIME::Types.type_for(file_path).first&.content_type || 'application/octet-stream'
      
      begin
        file_content = File.binread(file_path)
        
        body << "--#{boundary}\r\n"
        body << "Content-Disposition: form-data; name=\"files\"; filename=\"#{file_name}\"\r\n"
        body << "Content-Type: #{mime_type}\r\n\r\n"
        body << file_content
        body << "\r\n"
      rescue => e
        puts "Error al leer el archivo #{file_path}: #{e.message}"
      end
    end
    body << "--#{boundary}--\r\n"
    
    request.body = body.join
    
    # Enviar la solicitud
    begin
      http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port)
      http.use_ssl = true
      response = http.request(request)
      
      if response.code.to_i == 200 || response.code.to_i == 201 || response.code.to_i == 207
        batch_result = JSON.parse(response.body)
        results << batch_result
        
        puts "Carga del lote exitosa - #{batch_result['documents']&.count || 0} documentos procesados"
        
        # Verificar errores
        if batch_result['errors'] && !batch_result['errors'].empty?
          puts "Errores encontrados: #{batch_result['errors'].count}"
          batch_result['errors'].each do |error|
            puts "- #{error['file']}: #{error['error']}"
          end
        end
      else
        puts "La carga del lote falló con el código de estado #{response.code}: #{response.body}"
        results << { "error" => "Lote fallido: #{response.body}" }
      end
    rescue => e
      puts "Excepción durante la carga del lote: #{e.message}"
      results << { "error" => e.message }
    end
    
    # Limitación de tasa - pausa entre lotes
    if batch_index < total_batches - 1
      puts "Pausando durante #{delay_between_batches} segundos antes del siguiente lote..."
      sleep(delay_between_batches)
    end
  end
  
  puts "Carga completa. Procesados #{files.count} archivos."
  results
end

# Ejemplo de uso
results = batch_upload_to_vector_store(
  'vs_abc123',
  '/path/to/documents/folder',
  batch_size: 5,
  file_types: ['.pdf', '.docx', '.txt'],
  delay_between_batches: 2.0
)
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

### Mejores Prácticas para Cargas por Lotes

Para optimizar el rendimiento y la fiabilidad al cargar grandes volúmenes de archivos:

1. **Gestionar el Tamaño del Lote**: Mantenga los tamaños de lote entre 5-10 archivos para un rendimiento óptimo. Demasiados archivos en una sola solicitud aumentan el riesgo de tiempos de espera.
2. **Implementar Limitación de Tasa**: Agregue retrasos entre lotes (se recomiendan 2-3 segundos) para evitar alcanzar los límites de tasa de la API.
3. **Agregar Lógica de Reintento de Errores**: Para sistemas de producción, implemente lógica de reintento para cargas fallidas con retroceso exponencial.
4. **Validar Tipos de Archivos**: Pre-filtre los archivos para asegurarse de que sean tipos compatibles antes de intentar la carga.
5. **Monitorear el Progreso del Lote**: Para aplicaciones orientadas al usuario, proporcione retroalimentación sobre el progreso de las operaciones por lotes.
6. **Manejar Éxitos Parciales**: La API puede devolver un código de estado 207 para éxito parcial. Siempre verifique los estados de documentos individuales.
7. **Limpiar Recursos**: Asegúrese de que todos los manejadores de archivos estén cerrados correctamente, especialmente cuando ocurren errores.
8. **Paralelizar con Sabiduría**: Para cargas muy grandes (miles de archivos), considere múltiples procesos de lotes concurrentes que apunten a diferentes almacenes de vectores, luego combine los resultados más tarde si es necesario.
9. **Implementar Sumas de Comprobación**: Para datos críticos, verifique la integridad del archivo antes y después de la carga con sumas de comprobación.
10. **Registrar Resultados Completos**: Mantenga registros detallados de todas las operaciones de carga para la solución de problemas.

Siguiendo estas mejores prácticas, puede gestionar de manera eficiente la ingestión de documentos a gran escala en sus almacenes de vectores.