# Ottieni le informazioni di un documento

{% openapi src="/files/TgprWtaxn0x1jf4BJIMN" path="/vector-stores/{vector-store-id}/documents/{document-id}" method="get" %}
[rememberizer\_openapi.yml](https://2549770777-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F57qWu8jBt3M3SWmz6Y83%2Fuploads%2Fgit-blob-4f45581f68048634d677b5e3d260a677eeb0242f%2Frememberizer_openapi.yml?alt=media\&token=7f673453-89b5-4d08-beab-3fb44863de41)
{% endopenapi %}

## Esempi di Richieste

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

```bash
curl -X GET \
  https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/vs_abc123/documents/1234 \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"
```

{% hint style="info" %}
Sostituisci `YOUR_API_KEY` con la tua reale chiave API del Vector Store, `vs_abc123` con il tuo ID del Vector Store e `1234` con l'ID del documento.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

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

getDocumentInfo('vs_abc123', 1234);
```

{% hint style="info" %}
Sostituisci `YOUR_API_KEY` con la tua reale chiave API del Vector Store, `vs_abc123` con il tuo ID del Vector Store e `1234` con l'ID del documento.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```python
import requests

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

get_document_info('vs_abc123', 1234)
```

{% hint style="info" %}
Sostituisci `YOUR_API_KEY` con la tua reale chiave API del Vector Store, `vs_abc123` con il tuo ID del Vector Store e `1234` con l'ID del documento.
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## Parametri del percorso

| Parametro       | Tipo    | Descrizione                                                            |
| --------------- | ------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| vector-store-id | string  | **Obbligatorio.** L'ID del negozio di vettori contenente il documento. |
| document-id     | integer | **Obbligatorio.** L'ID del documento da recuperare.                    |

## Formato di Risposta

```json
{
  "id": 1234,
  "name": "Manuale del Prodotto.pdf",
  "type": "application/pdf",
  "vector_store": "vs_abc123",
  "size": 250000,
  "status": "indicizzato",
  "processing_status": "completato",
  "indexed_on": "2023-06-15T10:30:00Z",
  "status_error_message": null,
  "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
  "modified": "2023-06-15T10:30:00Z"
}
```

## 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 o documento non trovato |
| 500             | Errore interno del server                          |

Questo endpoint recupera informazioni dettagliate su un documento specifico nel vector store. È utile per controllare lo stato di elaborazione dei singoli documenti e recuperare metadati come tipo di file, dimensione e timestamp. Questo può essere particolarmente utile quando si risolvono problemi con l'elaborazione dei documenti o quando è necessario verificare che un documento sia stato indicizzato correttamente.


---

# 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/it/risorse-per-sviluppatori/api-docs/vector-store/get-the-information-of-a-document.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.