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# Obtenir une liste de documents dans un magasin de vecteurs

{% openapi src="/files/k0wV9YEEppPnffcGeVUk" path="/vector-stores/{vector-store-id}/documents" method="get" %}
[rememberizer\_openapi.yml](https://3811618827-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwduaTA5Sz3nf9aH5k1S6%2Fuploads%2Fgit-blob-77b6137eeb641262ec8e531c78123c02b825b865%2Frememberizer_openapi.yml?alt=media\&token=9d0098e1-f392-4761-be64-ff6f2caad99e)
{% endopenapi %}

## Exemples de Requêtes

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

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

{% hint style="info" %}
Remplacez `VOTRE_CLE_API` par votre véritable clé API de Vector Store et `vs_abc123` par votre ID de Vector Store.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
const getVectorStoreDocuments = async (vectorStoreId) => {
  const response = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/${vectorStoreId}/documents`, {
    method: 'GET',
    headers: {
      'x-api-key': 'VOTRE_CLE_API'
    }
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
};

getVectorStoreDocuments('vs_abc123');
```

{% hint style="info" %}
Remplacez `VOTRE_CLE_API` par votre véritable clé API de Vector Store et `vs_abc123` par votre ID de Vector Store.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```python
import requests

def get_vector_store_documents(vector_store_id):
    headers = {
        "x-api-key": "VOTRE_CLE_API"
    }
    
    response = requests.get(
        f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/{vector_store_id}/documents",
        headers=headers
    )
    
    data = response.json()
    print(data)

get_vector_store_documents('vs_abc123')
```

{% hint style="info" %}
Remplacez `VOTRE_CLE_API` par votre véritable clé API de Vector Store et `vs_abc123` par votre ID de Vector Store.
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## Paramètres de chemin

| Paramètre       | Type   | Description                                                                   |
| --------------- | ------ | ----------------------------------------------------------------------------- |
| vector-store-id | string | **Requis.** L'ID du magasin de vecteurs à partir duquel lister les documents. |

## Format de Réponse

```json
[
  {
    "id": 1234,
    "name": "Manuel du Produit.pdf",
    "type": "application/pdf",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 250000,
    "status": "indexé",
    "processing_status": "terminé",
    "indexed_on": "2023-06-15T10:30:00Z",
    "status_error_message": null,
    "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
    "modified": "2023-06-15T10:30:00Z"
  },
  {
    "id": 1235,
    "name": "Spécifications Techniques.docx",
    "type": "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 125000,
    "status": "indexé",
    "processing_status": "terminé",
    "indexed_on": "2023-06-15T11:45:00Z",
    "status_error_message": null,
    "created": "2023-06-15T11:30:00Z",
    "modified": "2023-06-15T11:45:00Z"
  }
]
```

## Authentification

Ce point de terminaison nécessite une authentification à l'aide d'une clé API dans l'en-tête `x-api-key`.

## Réponses d'erreur

| Code d'état | Description                                  |
| ----------- | -------------------------------------------- |
| 401         | Non autorisé - Clé API invalide ou manquante |
| 404         | Non trouvé - Magasin de vecteurs non trouvé  |
| 500         | Erreur interne du serveur                    |

Ce point de terminaison récupère une liste de tous les documents stockés dans le magasin de vecteurs spécifié. Il fournit des métadonnées sur chaque document, y compris l'état de traitement du document, la taille et l'horodatage indexé. Ces informations sont utiles pour surveiller le contenu de votre magasin de vecteurs et vérifier l'état de traitement des documents.


---

# Agent Instructions
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## 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/get-a-list-of-documents-in-a-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.

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