# 벡터 저장소의 문서 목록 가져오기

{% openapi src="/files/fAmF2Kwil50sF5cXMoEX" path="/vector-stores/{vector-store-id}/documents" 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/vector-stores/vs_abc123/documents \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"
```

{% hint style="info" %}
`YOUR_API_KEY`를 실제 Vector Store API 키로, `vs_abc123`를 Vector Store ID로 교체하세요.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```javascript
const getVectorStoreDocuments = async (vectorStoreId) => {
  const response = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/${vectorStoreId}/documents`, {
    method: 'GET',
    headers: {
      'x-api-key': 'YOUR_API_KEY'
    }
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
};

getVectorStoreDocuments('vs_abc123');
```

{% hint style="info" %}
`YOUR_API_KEY`를 실제 Vector Store API 키로, `vs_abc123`를 Vector Store ID로 교체하세요.
{% endhint %}
{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```python
import requests

def get_vector_store_documents(vector_store_id):
    headers = {
        "x-api-key": "YOUR_API_KEY"
    }
    
    response = requests.get(
        f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/{vector_store_id}/documents",
        headers=headers
    )
    
    data = response.json()
    print(data)

get_vector_store_documents('vs_abc123')
```

{% hint style="info" %}
`YOUR_API_KEY`를 실제 Vector Store API 키로, `vs_abc123`를 Vector Store ID로 교체하세요.
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## 경로 매개변수

| 매개변수            | 유형  | 설명                             |
| --------------- | --- | ------------------------------ |
| vector-store-id | 문자열 | **필수.** 문서를 나열할 벡터 저장소의 ID입니다. |

## 응답 형식

```json
[
  {
    "id": 1234,
    "name": "제품 매뉴얼.pdf",
    "type": "application/pdf",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 250000,
    "status": "색인됨",
    "processing_status": "완료됨",
    "indexed_on": "2023-06-15T10:30:00Z",
    "status_error_message": null,
    "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
    "modified": "2023-06-15T10:30:00Z"
  },
  {
    "id": 1235,
    "name": "기술 사양.docx",
    "type": "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 125000,
    "status": "색인됨",
    "processing_status": "완료됨",
    "indexed_on": "2023-06-15T11:45:00Z",
    "status_error_message": null,
    "created": "2023-06-15T11:30:00Z",
    "modified": "2023-06-15T11:45:00Z"
  }
]
```

## 인증

이 엔드포인트는 `x-api-key` 헤더에 API 키를 사용하여 인증이 필요합니다.

## 오류 응답

| 상태 코드 | 설명                        |
| ----- | ------------------------- |
| 401   | 권한 없음 - 잘못되었거나 누락된 API 키  |
| 404   | 찾을 수 없음 - 벡터 저장소를 찾을 수 없음 |
| 500   | 내부 서버 오류                  |

이 엔드포인트는 지정된 벡터 저장소에 저장된 모든 문서의 목록을 검색합니다. 각 문서에 대한 메타데이터를 제공하며, 여기에는 문서의 처리 상태, 크기 및 인덱스된 타임스탬프가 포함됩니다. 이 정보는 벡터 저장소의 내용을 모니터링하고 문서 처리 상태를 확인하는 데 유용합니다.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.rememberizer.ai/ko/undefined-1/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.