# 문서 내용 가져오기

{% openapi src="<https://2913883985-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fs0e4JCKQXzEGPRlMO7nt%2Fuploads%2Fgit-blob-77b6137eeb641262ec8e531c78123c02b825b865%2Frememberizer_openapi.yml?alt=media&token=ac0eeb18-73cf-42a3-93fe-2ff232a978a3>" path="/documents/{document\_id}/contents/" method="get" %}
[rememberizer\_openapi.yml](https://2913883985-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fs0e4JCKQXzEGPRlMO7nt%2Fuploads%2Fgit-blob-77b6137eeb641262ec8e531c78123c02b825b865%2Frememberizer_openapi.yml?alt=media\&token=ac0eeb18-73cf-42a3-93fe-2ff232a978a3)
{% endopenapi %}

## 예제 요청

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

```bash
curl -X GET \
  "https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/12345/contents/?start_chunk=0&end_chunk=20" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
```

{% hint style="info" %}
`YOUR_JWT_TOKEN`을 실제 JWT 토큰으로, `12345`를 실제 문서 ID로 교체하세요.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
const getDocumentContents = async (documentId, startChunk = 0, endChunk = 20) => {
  const url = new URL(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/${documentId}/contents/`);
  url.searchParams.append('start_chunk', startChunk);
  url.searchParams.append('end_chunk', endChunk);
  
  const response = await fetch(url.toString(), {
    method: 'GET',
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
    }
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
  
  // 더 많은 청크가 있는 경우 가져올 수 있습니다.
  if (data.end_chunk < totalChunks) {
    // 다음 청크 세트를 가져옵니다.
    await getDocumentContents(documentId, data.end_chunk, data.end_chunk + 20);
  }
};

getDocumentContents(12345);
```

{% hint style="info" %}
`YOUR_JWT_TOKEN`을 실제 JWT 토큰으로, `12345`를 실제 문서 ID로 교체하세요.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```python
import requests

def get_document_contents(document_id, start_chunk=0, end_chunk=20):
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
    }
    
    params = {
        "start_chunk": start_chunk,
        "end_chunk": end_chunk
    }
    
    response = requests.get(
        f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/{document_id}/contents/",
        headers=headers,
        params=params
    )
    
    data = response.json()
    print(data)
    
    # 더 많은 청크가 있는 경우 가져올 수 있습니다.
    # 이것은 단순한 예제입니다 - 적절한 재귀 확인을 구현할 수 있습니다.
    if 'end_chunk' in data and data['end_chunk'] < total_chunks:
        get_document_contents(document_id, data['end_chunk'], data['end_chunk'] + 20)

get_document_contents(12345)
```

{% hint style="info" %}
`YOUR_JWT_TOKEN`을 실제 JWT 토큰으로, `12345`를 실제 문서 ID로 교체하세요.
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## 경로 매개변수

| 매개변수         | 유형 | 설명                         |
| ------------ | -- | -------------------------- |
| document\_id | 정수 | **필수.** 내용을 검색할 문서의 ID입니다. |

## 쿼리 매개변수

| 매개변수         | 유형 | 설명                                    |
| ------------ | -- | ------------------------------------- |
| start\_chunk | 정수 | 시작 청크 인덱스. 기본값은 0입니다.                 |
| end\_chunk   | 정수 | 종료 청크 인덱스. 기본값은 start\_chunk + 20입니다. |

## 응답 형식

```json
{
  "content": "문서 조각의 전체 텍스트 내용...",
  "end_chunk": 20
}
```

## 오류 응답

| 상태 코드 | 설명          |
| ----- | ----------- |
| 404   | 문서를 찾을 수 없음 |
| 500   | 내부 서버 오류    |

## 대용량 문서의 페이지 매김

대용량 문서의 경우, 콘텐츠가 청크로 나뉩니다. 여러 요청을 통해 전체 문서를 검색할 수 있습니다:

1. `start_chunk=0`으로 초기 요청을 합니다.
2. 반환된 `end_chunk` 값을 다음 요청의 `start_chunk`로 사용합니다.
3. 모든 청크를 검색할 때까지 계속합니다.

이 엔드포인트는 문서의 원시 텍스트 콘텐츠를 반환하여, 자세한 처리나 분석을 위해 전체 정보를 액세스할 수 있도록 합니다.