# APIs de magasin de vecteurs

Les APIs de Stockage de Vecteurs vous permettent de créer, gérer et rechercher des magasins de vecteurs dans Rememberizer. Les magasins de vecteurs vous permettent de stocker et de récupérer des documents en utilisant la recherche par similarité sémantique.

## Points de terminaison de magasin de vecteurs disponibles

### Points de terminaison de gestion

* [Obtenir des informations sur le magasin de vecteurs](/fr/ressources-pour-les-developpeurs/api-docs/vector-store/get-vector-stores-information.md)
* [Obtenir une liste de documents dans un magasin de vecteurs](/fr/ressources-pour-les-developpeurs/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md)
* [Obtenir les informations d'un document](/fr/ressources-pour-les-developpeurs/api-docs/vector-store/get-the-information-of-a-document.md)

### Opérations sur les documents

* [Ajouter un nouveau document texte à un Vector Store](/fr/ressources-pour-les-developpeurs/api-docs/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md)
* [Télécharger des fichiers dans un Vector Store](/fr/ressources-pour-les-developpeurs/api-docs/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md)
* [Mettre à jour le contenu d'un fichier dans un Vector Store](/fr/ressources-pour-les-developpeurs/api-docs/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md)
* [Supprimer un document dans un Vector Store](/fr/ressources-pour-les-developpeurs/api-docs/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md)

### Opérations de recherche

* [Rechercher des documents dans le Vector Store par similarité sémantique](/fr/ressources-pour-les-developpeurs/api-docs/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md)

## Création d'un magasin de vecteurs

Pour créer un nouveau magasin de vecteurs, utilisez le point de terminaison suivant :

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

### Corps de la demande

```json
{
  "name": "Nom du magasin",
  "description": "Description du magasin",
  "embedding_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "indexing_algorithm": "ivfflat",
  "vector_dimension": 128,
  "search_metric": "cosine_distance"
}
```

### Réponse

```json
{
  "id": "store_id",
  "name": "Nom du magasin Vector",
  "description": "Description du magasin",
  "created": "2023-05-01T00:00:00Z",
  "modified": "2023-05-01T00:00:00Z"
}
```

## Configurations de Stockage de Vecteurs

Pour récupérer les configurations disponibles pour les stockages de vecteurs, utilisez :

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

Cela renverra les modèles d'incorporation disponibles, les algorithmes d'indexation et les métriques de recherche qui peuvent être utilisés lors de la création ou de la configuration des stockages de vecteurs.

## Authentification

Tous les points de terminaison de Vector Store nécessitent une authentification en utilisant soit :

* un jeton JWT pour les opérations de gestion
* une clé API pour les opérations de document et de recherche


---

# Agent Instructions: 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/fr/ressources-pour-les-developpeurs/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.