Obter uma lista de documentos em um Armazenamento Vetorial

get

List all documents in a vector store.

Path parameters

vector-store-idstringRequired

The ID of the vector store.

Header parameters

x-api-keystringRequired

The API key for authentication.

Responses

200

A list of documents.

application/json

get

HTTPcURLJavaScriptPython

GET /api/v1/vector-stores/{vector-store-id}/documents HTTP/1.1
Host: api.rememberizer.ai
x-api-key: text
Accept: */*

200

A list of documents.

[
  {
    "id": 1,
    "name": "text",
    "type": "text",
    "vector_store": "text",
    "size": 1,
    "status": "text",
    "processing_status": "text",
    "indexed_on": "2025-05-23T17:12:54.145Z",
    "status_error_message": "text",
    "created": "2025-05-23T17:12:54.145Z",
    "modified": "2025-05-23T17:12:54.145Z"
  }
]

Exemplo de Solicitações

cURL

curl -X GET \
  https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/vs_abc123/documents \
  -H "x-api-key: SUA_CHAVE_API"

Substitua SUA_CHAVE_API pela sua chave API real do Vector Store e vs_abc123 pelo seu ID do Vector Store.

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': 'SUA_CHAVE_API'
    }
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
};

getVectorStoreDocuments('vs_abc123');

Substitua SUA_CHAVE_API pela sua chave API real do Vector Store e vs_abc123 pelo seu ID do Vector Store.

Python

import requests

def get_vector_store_documents(vector_store_id):
    headers = {
        "x-api-key": "SUA_CHAVE_API"
    }
    
    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')

Substitua SUA_CHAVE_API pela sua chave API real do Vector Store e vs_abc123 pelo seu ID do Vector Store.

Parâmetros de Caminho

Parâmetro	Tipo	Descrição
vector-store-id	string	Obrigatório. O ID da loja de vetores de onde listar documentos.

Formato de Resposta

[
  {
    "id": 1234,
    "name": "Manual do Produto.pdf",
    "type": "application/pdf",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 250000,
    "status": "indexado",
    "processing_status": "concluído",
    "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": "Especificações Técnicas.docx",
    "type": "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 125000,
    "status": "indexado",
    "processing_status": "concluído",
    "indexed_on": "2023-06-15T11:45:00Z",
    "status_error_message": null,
    "created": "2023-06-15T11:30:00Z",
    "modified": "2023-06-15T11:45:00Z"
  }
]

Autenticação

Este endpoint requer autenticação usando uma chave de API no cabeçalho x-api-key.

Respostas de Erro

Código de Status	Descrição
401	Não Autorizado - Chave de API inválida ou ausente
404	Não Encontrado - Armazenamento de Vetores não encontrado
500	Erro Interno do Servidor

Este endpoint recupera uma lista de todos os documentos armazenados no armazenamento de vetores especificado. Ele fornece metadados sobre cada documento, incluindo o status de processamento do documento, tamanho e timestamp indexado. Essas informações são úteis para monitorar o conteúdo do seu armazenamento de vetores e verificar o status de processamento dos documentos.