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Obter informações do armazenamento de vetores

GET /vector-stores/me

Retrieve information about the vector store associated with the API key.

Parameter In Type Required Description
x-api-key header string yes The API key for authentication.

Responses

  • 200 — Vector store information retrieved successfully.

Exemplos de Requisições

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

Info

Substitua SUA_CHAVE_API pela sua chave API real do Vector Store.

const getVectorStoreInfo = async () => {
  const response = await fetch('https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/me', {
    method: 'GET',
    headers: {
      'x-api-key': 'SUA_CHAVE_API'
    }
  });

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

getVectorStoreInfo();

Info

Substitua SUA_CHAVE_API pela sua chave API real do Vector Store.

import requests

def get_vector_store_info():
    headers = {
        "x-api-key": "SUA_CHAVE_API"
    }

    response = requests.get(
        "https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/me",
        headers=headers
    )

    data = response.json()
    print(data)

get_vector_store_info()

Info

Substitua SUA_CHAVE_API pela sua chave API real do Vector Store.

Formato de Resposta

{
  "id": "vs_abc123",
  "name": "Meu Armazenamento de Vetores",
  "description": "Um armazenamento de vetores para documentação de produtos",
  "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"
}

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 informações sobre o armazenamento de vetores associado à chave de API fornecida. É útil para verificar detalhes de configuração, incluindo o modelo de incorporação, dimensionalidade e métrica de busca sendo utilizada. Essas informações podem ser valiosas para otimizar consultas de busca e entender as capacidades do armazenamento de vetores.