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# API Archivi Vettoriali

Le API del Negozio Vettoriale ti consentono di creare, gestire e cercare negozi vettoriali in Rememberizer. I negozi vettoriali ti permettono di memorizzare e recuperare documenti utilizzando la ricerca per somiglianza semantica.

## Endpoint di Archiviazione Vettoriale Disponibili

### Endpoint di gestione

* [Ottieni informazioni sullo store dei vettori](/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/get-vector-stores-information.md)
* [Ottieni un elenco di documenti in uno store di vettori](/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md)
* [Ottieni le informazioni di un documento](/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/get-the-information-of-a-document.md)

### Operazioni sui Documenti

* [Aggiungi un nuovo documento di testo a un Vector Store](/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md)
* [Carica file in un Vector Store](/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md)
* [Aggiorna il contenuto del file in un Vector Store](/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md)
* [Rimuovi un documento in Vector Store](/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md)

### Operazioni di Ricerca

* [Cerca documenti del Vector Store per somiglianza semantica](/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md)

## Creazione di uno Store Vettoriale

Per creare un nuovo Store Vettoriale, utilizza il seguente endpoint:

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

### Corpo della Richiesta

```json
{
  "name": "Nome del negozio",
  "description": "Descrizione del negozio",
  "embedding_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "indexing_algorithm": "ivfflat",
  "vector_dimension": 128,
  "search_metric": "cosine_distance"
}
```

### Risposta

```json
{
  "id": "store_id",
  "name": "Nome del Negozio Vettoriale",
  "description": "Descrizione del negozio",
  "created": "2023-05-01T00:00:00Z",
  "modified": "2023-05-01T00:00:00Z"
}
```

## Configurazioni dello Store Vettoriale

Per recuperare le configurazioni disponibili per gli store vettoriali, usa:

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

Questo restituirà i modelli di embedding disponibili, gli algoritmi di indicizzazione e le metriche di ricerca che possono essere utilizzati durante la creazione o la configurazione degli store vettoriali.

## Autenticazione

Tutti gli endpoint di Vector Store richiedono autenticazione utilizzando:

* token JWT per operazioni di gestione
* chiave API per operazioni su documenti e ricerche


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## 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, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.rememberizer.ai/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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.