Obter informações do armazenamento vetorial
Retrieve information about the vector store associated with the API key.
The API key for authentication.
Vector store information retrieved successfully.
GET /api/v1/vector-stores/me HTTP/1.1
Host: api.rememberizer.ai
x-api-key: text
Accept: */*
Vector store information retrieved successfully.
{
"id": "text",
"name": "text",
"description": "text",
"embedding_model": "text",
"indexing_algorithm": "text",
"vector_dimension": 1,
"search_metric": "text",
"created": "2025-11-08T07:01:22.666Z",
"modified": "2025-11-08T07:01:22.666Z"
}Exemplos de Requisições
curl -X GET \
https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/me \
-H "x-api-key: SUA_CHAVE_API"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();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()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
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.
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