檢索文件內容
範例請求
curl -X GET \
"https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/12345/contents/?start_chunk=0&end_chunk=20" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN"const getDocumentContents = async (documentId, startChunk = 0, endChunk = 20) => {
const url = new URL(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/${documentId}/contents/`);
url.searchParams.append('start_chunk', startChunk);
url.searchParams.append('end_chunk', endChunk);
const response = await fetch(url.toString(), {
method: 'GET',
headers: {
'Authorization': 'Bearer YOUR_JWT_TOKEN'
}
});
const data = await response.json();
console.log(data);
// 如果還有更多的區塊,您可以獲取它們
if (data.end_chunk < totalChunks) {
// 獲取下一組區塊
await getDocumentContents(documentId, data.end_chunk, data.end_chunk + 20);
}
};
getDocumentContents(12345);import requests
def get_document_contents(document_id, start_chunk=0, end_chunk=20):
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_JWT_TOKEN"
}
params = {
"start_chunk": start_chunk,
"end_chunk": end_chunk
}
response = requests.get(
f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/documents/{document_id}/contents/",
headers=headers,
params=params
)
data = response.json()
print(data)
# 如果還有更多的區塊,您可以獲取它們
# 這是一個簡單的範例 - 您可能想要實現一個適當的遞迴檢查
if 'end_chunk' in data and data['end_chunk'] < total_chunks:
get_document_contents(document_id, data['end_chunk'], data['end_chunk'] + 20)
get_document_contents(12345)路徑參數
參數
類型
描述
document_id
整數
必填。 要檢索內容的文件 ID。
查詢參數
參數
類型
描述
start_chunk
整數
起始區塊索引。預設為 0。
end_chunk
整數
結束區塊索引。預設為 start_chunk + 20。
回應格式
{
"content": "文件片段的完整文本內容...",
"end_chunk": 20
}錯誤回應
狀態碼
描述
404
文件未找到
500
內部伺服器錯誤
大型文件的分頁
對於大型文件,內容被拆分成多個區塊。您可以通過多次請求來檢索完整文件:
先發送一個請求,設置
start_chunk=0使用返回的
end_chunk值作為下一個請求的start_chunk繼續進行,直到檢索到所有區塊
此端點返回文件的原始文本內容,允許您訪問完整信息以進行詳細處理或分析。
Last updated