# APIs de Armazenamento Vetorial

As APIs de Armazenamento de Vetores permitem que você crie, gerencie e pesquise armazenamentos de vetores no Rememberizer. Armazenamentos de vetores permitem que você armazene e recupere documentos usando busca por similaridade semântica.

## Endpoints de Armazenamento de Vetores Disponíveis

### Endpoints de Gerenciamento

* [Obter informações do armazenamento de vetores](/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/vector-store/get-vector-stores-information.md)
* [Obter uma lista de documentos em um Armazenamento de Vetores](/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/vector-store/get-a-list-of-documents-in-a-vector-store.md)
* [Obter as informações de um documento](/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/vector-store/get-the-information-of-a-document.md)

### Operações de Documentos

* [Adicionar novo documento de texto a um Armazenamento Vetorial](/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/vector-store/add-new-text-document-to-a-vector-store.md)
* [Enviar arquivos para um Armazenamento Vetorial](/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/vector-store/upload-files-to-a-vector-store.md)
* [Atualizar o conteúdo do arquivo em um Armazenamento Vetorial](/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/vector-store/update-files-content-in-a-vector-store.md)
* [Remover um documento no Armazenamento Vetorial](/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/vector-store/remove-a-document-in-vector-store.md)

### Operações de Busca

* [Buscar documentos do Armazenamento de Vetores por similaridade semântica](/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/vector-store/search-for-vector-store-documents-by-semantic-similarity.md)

## Criando um Armazenamento Vetorial

Para criar um novo Armazenamento Vetorial, use o seguinte endpoint:

```
POST /api/v1/vector-stores/
```

### Corpo da Solicitação

```json
{
  "name": "Nome da loja",
  "description": "Descrição da loja",
  "embedding_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "indexing_algorithm": "ivfflat",
  "vector_dimension": 128,
  "search_metric": "cosine_distance"
}
```

### Resposta

```json
{
  "id": "store_id",
  "name": "Nome da Loja Vector",
  "description": "Descrição da loja",
  "created": "2023-05-01T00:00:00Z",
  "modified": "2023-05-01T00:00:00Z"
}
```

## Configurações de Armazenamento de Vetores

Para recuperar as configurações disponíveis para armazenamentos de vetores, use:

```
GET /api/v1/vector-stores/configs
```

Isso retornará os modelos de incorporação disponíveis, algoritmos de indexação e métricas de pesquisa que podem ser usados ao criar ou configurar armazenamentos de vetores.

## Autenticação

Todos os endpoints do Vector Store requerem autenticação usando:

* Token JWT para operações de gerenciamento
* Chave da API para operações de documentos e pesquisa


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# 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/pt/recursos-para-desenvolvedores/api-docs/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.