Ottieni informazioni sullo store di vettori¶
GET /vector-stores/me¶
Retrieve information about the vector store associated with the API key.
| Parameter | In | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|---|
x-api-key |
header | string | yes | The API key for authentication. |
Responses
200— Vector store information retrieved successfully.
Esempi di Richieste¶
Info
Sostituisci YOUR_API_KEY con la tua reale chiave API del Vector Store.
const getVectorStoreInfo = async () => {
const response = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/me', {
method: 'GET',
headers: {
'x-api-key': 'YOUR_API_KEY'
}
});
const data = await response.json();
console.log(data);
};
getVectorStoreInfo();
Info
Sostituisci YOUR_API_KEY con la tua reale chiave API del Vector Store.
import requests
def get_vector_store_info():
headers = {
"x-api-key": "YOUR_API_KEY"
}
response = requests.get(
"https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/me",
headers=headers
)
data = response.json()
print(data)
get_vector_store_info()
Info
Sostituisci YOUR_API_KEY con la tua reale chiave API del Vector Store.
Formato di Risposta¶
{
"id": "vs_abc123",
"name": "Il Mio Negozio di Vettori",
"description": "Un negozio di vettori per la documentazione del prodotto",
"embedding_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
"indexing_algorithm": "ivfflat",
"vector_dimension": 128,
"search_metric": "cosine_distance",
"created": "2023-06-01T10:30:00Z",
"modified": "2023-06-15T14:45:00Z"
}
Autenticazione¶
Questo endpoint richiede autenticazione utilizzando una chiave API nell'intestazione x-api-key.
Risposte di Errore¶
| Codice di Stato | Descrizione |
|---|---|
| 401 | Non autorizzato - Chiave API non valida o mancante |
| 404 | Non trovato - Vector Store non trovato |
| 500 | Errore interno del server |
Questo endpoint recupera informazioni sul vector store associato alla chiave API fornita. È utile per controllare i dettagli di configurazione, inclusi il modello di embedding, la dimensionalità e la metrica di ricerca utilizzata. Queste informazioni possono essere preziose per ottimizzare le query di ricerca e comprendere le capacità del vector store.