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
문서 작업
검색 작업
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
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