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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

curl -X GET   
  https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/me   
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"

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.