# 開発者リソース

- [開発者概要](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/developer.md): Rememberizerの開発者ツール、API、および統合オプションの概要
- [統合オプション](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/integration-options.md): Rememberizerのセマンティック検索機能を使用してアプリケーションを構築するための開発者ツールと統合オプションの概要
- [APIキーの登録と使用](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/integration-options/registering-and-using-api-keys.md): このチュートリアルでは、Rememberizerで共通の知識を作成し、 API呼び出しを通じてそのドキュメントに接続して取得するための APIキーを取得する方法を学びます。
- [Rememberizerアプリの登録](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/integration-options/registering-rememberizer-apps.md): あなたのアカウントの下でRememberizerアプリを作成し、登録することができます。Rememberizerアプリはユーザーの代理として行動することができます。
- [Rememberizerアプリの認証](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/integration-options/authorizing-rememberizer-apps.md)
- [Rememberizer GPTの作成](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/integration-options/creating-a-rememberizer-gpt.md): このチュートリアルでは、Rememberizerアプリを作成し、OpenAI GPTと接続する方法を学びます。 これにより、GPTはRememberizer APIの機能にアクセスできるようになります。
- [LangChain統合](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/integration-options/langchain-integration.md): RememberizerをLangChainリトリーバーとして統合し、LangChainアプリケーションに強力なベクトルデータベース検索へのアクセスを提供する方法を学びます。
- [ベクターストア](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/integration-options/vector-stores.md): このガイドは、開発者としてRememberizerベクターストアを使用する方法を理解するのに役立ちます。
- [Talk-to-SlackサンプルWebアプリ](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/integration-options/talk-to-slack-the-sample-web-app.md): ユーザーの知識をRememberizerへのクエリを通じてLLMと統合するシンプルなウェブアプリケーションを作成するのは非常に簡単です。
- [エンタープライズ統合](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/enterprise-integration.md): 組織環境におけるRememberizerのエンタープライズ統合機能、アーキテクチャパターン、および展開戦略の概要
- [エンタープライズ統合パターン](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/enterprise-integration/enterprise-integration-patterns.md): Rememberizerを使用したエンタープライズ統合のためのアーキテクチャパターン、セキュリティ考慮事項、およびベストプラクティス
- [APIリファレンス](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs.md)
- [認証](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/authentication.md)
- [追加されたすべての公開知識を取得](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/get-all-added-public-knowledge.md)
- [利用可能なデータソース統合のリスト](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/list-available-data-source-integrations.md)
- [メメントAPI](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/mementos.md)
- [内容をRememberizerに記憶させる](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/memorize-content-to-rememberizer.md)
- [現在のユーザーのアカウント詳細を取得](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/retrieve-current-user-account-details.md)
- [文書の内容を取得](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/retrieve-document-contents.md)
- [文書を取得](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/retrieve-documents.md)
- [Slackのコンテンツを取得](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/retrieve-slacks-content.md)
- [意味的類似性による文書の検索](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/search-for-documents-by-semantic-similarity.md): バッチ処理機能を備えたセマンティック検索エンドポイント
- [ベクターストアAPI](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store.md)
- [ベクターストアに新しいテキスト文書を追加](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md)
- [ベクターストア内の文書のリストを取得](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md)
- [文書の情報を取得](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store/get-the-information-of-a-document.md)
- [ベクターストアの情報を取得](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store/get-vector-stores-information.md)
- [ベクターストア内の文書を削除](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md)
- [意味的類似性によるベクターストア文書の検索](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md): セマンティック類似性とバッチ操作を使用してベクトルストアのドキュメントを検索する
- [ベクターストア内のファイルの内容を更新](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md)
- [ベクターストアにファイルをアップロード](https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu/api-docs/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md): ベクターストアにファイルコンテンツをバッチ操作でアップロードする


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GET https://docs.rememberizer.ai/ja/rissu.md?ask=<question>
```

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The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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