벡터 저장소 문서

벡터 저장소 API를 사용하면 Rememberizer에서 벡터 저장소를 생성, 관리 및 검색할 수 있습니다. 벡터 저장소는 의미적 유사성 검색을 사용하여 문서를 저장하고 검색할 수 있게 해줍니다.

사용 가능한 벡터 저장소 엔드포인트

관리 엔드포인트

• 벡터 저장소의 정보 가져오기

• 벡터 저장소의 문서 목록 가져오기

• 문서의 정보 가져오기

문서 작업

• 벡터 스토어에 새 텍스트 문서 추가

• 벡터 스토어에 파일 업로드

• 벡터 스토어에서 파일 내용 업데이트

• 벡터 스토어에서 문서 제거

검색 작업

• 의미적 유사성으로 벡터 저장소 문서 검색

벡터 저장소 생성

새로운 벡터 저장소를 생성하려면 다음 엔드포인트를 사용하세요:

POST /api/v1/vector-stores/

요청 본문

{
  "name": "상점 이름",
  "description": "상점 설명",
  "embedding_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "indexing_algorithm": "ivfflat",
  "vector_dimension": 128,
  "search_metric": "cosine_distance"
}

응답

{
  "id": "store_id",
  "name": "벡터 스토어 이름",
  "description": "스토어 설명",
  "created": "2023-05-01T00:00:00Z",
  "modified": "2023-05-01T00:00:00Z"
}

벡터 저장소 구성

사용 가능한 벡터 저장소 구성을 검색하려면 다음을 사용하십시오:

GET /api/v1/vector-stores/configs

이것은 벡터 저장소를 생성하거나 구성할 때 사용할 수 있는 사용 가능한 임베딩 모델, 인덱싱 알고리즘 및 검색 메트릭을 반환합니다.

인증

모든 벡터 저장소 엔드포인트는 다음을 사용하여 인증을 요구합니다:

• 관리 작업을 위한 JWT 토큰

• 문서 및 검색 작업을 위한 API 키