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  1. 向量存储 API

获取向量存储中的文档列表

Previous获取向量存储信息Next获取文档信息

Last updated 23 days ago

示例请求

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

将 YOUR_API_KEY 替换为您的实际向量存储 API 密钥,并将 vs_abc123 替换为您的向量存储 ID。

const getVectorStoreDocuments = async (vectorStoreId) => {
  const response = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/${vectorStoreId}/documents`, {
    method: 'GET',
    headers: {
      'x-api-key': 'YOUR_API_KEY'
    }
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
};

getVectorStoreDocuments('vs_abc123');

将 YOUR_API_KEY 替换为您的实际向量存储 API 密钥,并将 vs_abc123 替换为您的向量存储 ID。

import requests

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

将 YOUR_API_KEY 替换为您的实际向量存储 API 密钥,并将 vs_abc123 替换为您的向量存储 ID。

路径参数

参数
类型
描述

vector-store-id

字符串

必需。 要列出文档的向量存储的 ID。

响应格式

[
  {
    "id": 1234,
    "name": "产品手册.pdf",
    "type": "application/pdf",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 250000,
    "status": "已索引",
    "processing_status": "已完成",
    "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": "技术规格.docx",
    "type": "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
    "vector_store": "vs_abc123",
    "size": 125000,
    "status": "已索引",
    "processing_status": "已完成",
    "indexed_on": "2023-06-15T11:45:00Z",
    "status_error_message": null,
    "created": "2023-06-15T11:30:00Z",
    "modified": "2023-06-15T11:45:00Z"
  }
]

认证

此端点需要使用 x-api-key 头中的 API 密钥进行认证。

错误响应

状态码
描述

401

未授权 - 无效或缺失的 API 密钥

404

未找到 - 找不到向量存储

500

服务器内部错误

此端点检索指定向量存储中存储的所有文档的列表。它提供有关每个文档的元数据,包括文档的处理状态、大小和索引时间戳。这些信息对于监控您的向量存储内容和检查文档处理状态非常有用。

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
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": "2025-05-21T21:58:21.470Z",
    "status_error_message": "text",
    "created": "2025-05-21T21:58:21.470Z",
    "modified": "2025-05-21T21:58:21.470Z"
  }
]
  • GET/vector-stores/{vector-store-id}/documents
  • 示例请求
  • 路径参数
  • 响应格式
  • 认证
  • 错误响应