벡터 저장소 정보 가져오기
get
Retrieve information about the vector store associated with the API key.
Header parameters
x-api-keystringRequired
The API key for authentication.
Responses
200
Vector store information retrieved successfully.
application/json
get
/vector-stores/meGET /api/v1/vector-stores/me HTTP/1.1
Host: api.rememberizer.ai
x-api-key: text
Accept: */*
200
Vector store information retrieved successfully.
{
"id": "text",
"name": "text",
"description": "text",
"embedding_model": "text",
"indexing_algorithm": "text",
"vector_dimension": 1,
"search_metric": "text",
"created": "2025-11-08T02:05:59.962Z",
"modified": "2025-11-08T02:05:59.962Z"
}예제 요청
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()응답 형식
{
"id": "vs_abc123",
"name": "내 벡터 저장소",
"description": "제품 문서를 위한 벡터 저장소",
"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"
}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 제공된 API 키와 관련된 벡터 저장소에 대한 정보를 검색합니다. 이는 사용 중인 임베딩 모델, 차원 수 및 검색 메트릭을 포함한 구성 세부정보를 확인하는 데 유용합니다. 이 정보는 검색 쿼리를 최적화하고 벡터 저장소의 기능을 이해하는 데 유용할 수 있습니다.
Last updated