ベクターストアの情報を取得
例のリクエスト
curl -X GET \
https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/me \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY"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();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()レスポンス形式
{
"id": "vs_abc123",
"name": "My Vector Store",
"description": "製品ドキュメント用のベクターストア",
"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"
}認証
このエンドポイントは、x-api-key ヘッダーを使用して API キーによる認証を必要とします。
エラー応答
ステータスコード
説明
401
認証エラー - 無効または欠落しているAPIキー
404
未検出 - ベクトルストアが見つかりません
500
サーバ内部エラー
このエンドポイントは、提供されたAPIキーに関連付けられたベクトルストアに関する情報を取得します。これは、埋め込みモデル、次元数、および使用されている検索メトリックを含む構成の詳細を確認するのに役立ちます。この情報は、検索クエリの最適化やベクトルストアの機能を理解するために貴重です。
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